用pycharm训练神经网络和用juypter有什么区别

PyCharm和Jupyter Notebook都是常见的Python开发环境，但在训练神经网络方面，它们有一些区别。

PyCharm是一款强大的集成开发环境（IDE），提供了众多功能，例如代码自动补全、调试、版本控制等。它通常用于大型项目的开发，可以方便地管理和组织代码。在训练神经网络方面，PyCharm可以提供丰富的Python库和插件，可以让你方便地编写、运行和调试神经网络模型。

Jupyter Notebook是一种交互式的计算环境，它可以让你在浏览器中编写和运行代码，并且可以将代码、文本、图像和视频等内容组合在一个文档中。在训练神经网络方面，Jupyter Notebook可以让你方便地进行数据探索和可视化，并且可以快速进行试验和迭代，可以让你更好地理解模型的行为和性能。

总的来说，PyCharm适合于大型项目的开发和管理，而Jupyter Notebook适合于数据探索和试验。不过，这并不是绝对的规则，你可以根据自己的需求选择适合自己的工具。

相关问题

spyder可以做神经网络吗

是的，Spyder可以用来开发和训练神经网络模型。Spyder是一个基于Python的科学计算IDE，内置了许多Python科学计算的库。而Python本身也是一个非常流行的用于机器学习和深度学习的编程语言，因此Spyder也可以被用来进行神经网络的开发和训练。

在Spyder中，可以使用Python的深度学习框架如TensorFlow、Keras、PyTorch等来构建神经网络模型。可以使用Spyder的编辑器编写Python代码，使用其调试器进行调试，使用其变量浏览器查看变量的值，使用其IPython控制台进行交互式计算等。

当然，如果你想更加专业地进行神经网络的开发和训练，可以使用一些专门的IDE或者工具，如Jupyter Notebook、PyCharm等。但是，如果你已经熟悉了Spyder的使用，那么在Spyder中进行神经网络的开发和训练也是完全可行的。

resnet pycharm

ResNet是一个深度残差网络，用于解决深度神经网络训练中的退化问题。由于ResNet网络较深，直接训练的话会非常耗时，因此可以使用迁移学习的方法导入预训练好的模型参数。在PyCharm中，可以使用以下代码导入ResNet的预训练模型参数：

import torchvision.models.resnet

然后，通过点击Ctrl键并左键单击resnet，可以跳转到PyTorch官方实现ResNet的源码中。在官方源码中，可以下载不同版本的预训练模型参数，例如resnet18、resnet34、resnet50等。下载链接可以在官方源码中找到。

此外，如果想使用ResNet50和ResNet101的PyTorch版本，可以使用jupyter notebook打开相应的ipynb文件，或者在PyCharm中添加jupyter插件来进行编辑和运行。

对于训练ResNet模型，首先需要在相应的配置文件中进行参数设置，例如在config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml文件中配置参数。然后，在终端中输入以下命令进行训练：

python tools/train.py --config_file "config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml"

大概需要训练三天左右，具体时间取决于硬件条件和数据集大小。