linux基础学习之软件安装以及常用命令调用中央仓库：yum install wget 然后下载nodejs：wget https://nodejs.org/dist/v10.14.2/node-v10.14.2-linux-x64.tar.xz执行ll 查看列表已经下载： xz -d node +tab
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2024-07-06 19:44:40
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爱，原来是一场自我教育。 &n
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2023-11-24 13:20:33
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## 离线安装PyTorch GPU版本
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和便利性被众多研究者和开发者所喜爱。在某些情况下，例如缺乏互联网连接的环境，我们需要离线安装PyTorch的GPU版本。本文将介绍如何在没有网络的情况下完成这一过程，并提供相应的代码示例。
### 1. 准备工作
首先，你需要在一台网络连接的机器上下载PyTorch的安装包。访问PyTorch的官
# Anaconda验证PyTorch GPU版本的全攻略
在深度学习的世界中，PyTorch因其灵活性和易用性受到众多开发者和研究者的欢迎。为了确保PyTorch能够利用GPU进行加速，我们需要对安装的PyTorch版本进行验证。在使用Anaconda进行环境管理时，这一步尤为重要。本文将介绍如何在Anaconda中验证PyTorch的GPU版本，并给出详细的示例。
## 1. 准备工作
# 实现PyTorch GPU加速指南
## 简介
欢迎来到PyTorch GPU加速指南，我将向你介绍如何在PyTorch中利用GPU进行加速。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你完成整个流程，并教会你每一步需要做什么。
### 流程表格示例
以下是整个实现PyTorch GPU加速的流程，你可以参考这个表格来进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入
原创
2024-06-11 05:26:35
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为什么安装PyTorch？PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能： 1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy） 2、包含自动求导系统的深度神经网络。 因为学习需要，并且对机器学习饱含热情
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2023-08-10 17:42:05
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## 使用PyTorch GPU绘制图形的指南
在深度学习模型训练过程中，数据的可视化是不可或缺的一部分。当我们在PyTorch中使用GPU进行计算时，绘图的方式与通常情况下有所不同。本文将介绍如何在使用PyTorch GPU时绘制图形，并提供一个实际示例。
### 实际问题
在使用GPU进行模型训练时，我们通常希望能够实时观察训练过程中的损失和准确率变化。为了实现这一点，我们需要将数据从G
conda 官方文档：https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.htmlpip install 与 condainstall 的区别使用conda install 安装的包可全局共享，以后在新的虚拟环境中安装直接调用就能得到，默认存放在 anaconda3/pkgs/ 目录中。每次安装前，都是先到这个目录下看有没有已经下载好的，如果有
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2024-10-02 11:31:49
14阅读
读完这篇文章你会了解：我们为什么需要PyTorch？PyTorch到底香在哪里？PyTorch具体是怎么做的？如何快速应用PyTorch搭建神经网络？不构建计算图、手动实现梯度计算、手动SGD更新参数数据张量和参数张量不分离、自动计算梯度、手动SGD更新参数数据张量和参数张量不分离、自动计算梯度、手动SGD更新参数数据张量和参数张量不分离、自动计算梯度、使用Adam优化算法自动更新参数自定义操作（
在本文中，我将详细记录如何检验 PyTorch 的 GPU 版本及其相关的问题解决过程。这一过程包括备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、预防措施及扩展阅读。在此过程中，我将尝试通过各种图示来呈现复杂的流程和信息，以确保该过程通俗易懂。
### 备份策略
在检验 PyTorch GPU 版的过程中，备份策略是极为重要的一步。这一步确保了无论何时发生故障，我们都能迅速恢复到正常状态。以下
pytorch环境配置（anaconda+duda+cudnn+pytorch)目录一：pytorch官网一键法二：自行离线配置法一：pytorch官网一键法1、准备工作：下载anaconda，后续会用到其中的jupyter notebook和anaconda prompt。2、创建环境：原因：为了避免冲突及容纳多版本pytorch，所以在base的基础上创建需要的python版本环境。操作：（1
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2023-10-11 15:46:53
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# 安装 PyTorch GPU 版本并卸载 CPU 版本的指南
在当前的深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架。而根据你的需要，有时你可能需要安装支持GPU的PyTorch版本，并且希望在安装时能够自动卸载已存在的CPU版本。下面将详细介绍整个流程，并提供每一步的代码及其注释。
## 流程概述
这里是安装GPU版本PyTorch同时卸载CPU版本的步骤：
| 步骤 | 描述 |
查看linux系统版本uname -a
cat /etc/issue下载zip unzipyum install zipyum install unziplinux安装anacondaInstalling on Linux 参考：如何在Linux服务器上安装Anaconda（超详细）Linux下安装Anaconda 详细过程 搭建python环境1.下载anaconda安装包在官网上查找自己需要
# PyTorch GPU多线程实现指南
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现GPU多线程编程。GPU多线程编程能够显著提高深度学习模型的训练速度和性能。我们将按照以下步骤进行：
1. 安装PyTorch和CUDA
2. 引入必要的库和模块
3. 检查GPU是否可用
4. 加载数据和定义模型
5. 将模型移动到GPU上
6. 设置多线程参数
7. 训练模型
## 步
原创
2023-11-11 03:59:10
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1. PyTorch加载数据中使用和两个工具类完成数据的加载，前者用于构造数据集（数据集能够通过索引取出一条数据）、后者用于取一批次的数据（只支持批数据处理）。本文介绍使用处理目标检测数据，主要涉及标注格式的数据集和标注格式的数据集两种，其加载数据的整体结构如下：from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class CustomDataSe
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2024-09-11 09:09:09
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这个软件一般是高速下载器带的。下载站高速下载，或者百度搜索结果带广告的页面点击下载。卸载删除拷贝兔方法1： 打开安装目录，如“%userprofile%\AppData\Roaming\kaobeitu”，找到Uninst.exe，双击卸载。方法2： 反安装程序被删除情况下，可以下载官方版，覆盖安装后卸载。不想安装一遍软件的，可以右击安装包用7zip打开，提取uninst反安装程序到kaobeit
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。近些年来，显卡的计算能力越来越强大，如果只是进行图形计算未免有些浪费性能，这个并行运算架构应运而生。首先，使用GPU加速前，确认自己硬件是否支持CUDA，可以自己去百度自己的显卡类型。可
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2023-08-27 08:43:38
22阅读
## PyTorch GPU占用率低
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数来进行神经网络的训练和推断。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，就是PyTorch在GPU上的占用率很低，即使我们的模型和数据都在GPU上。本文将介绍一些常见的原因和解决方法，帮助您提高PyTorch在GPU上的占用率。
### 1. 检查CUDA版本和驱动程序
首先，我们需要检查我们的机器
原创
2024-01-01 04:07:19
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目录一、cuda10.1安装二、cudnn安装三、验证是否安装成功四、pytorch环境配置 一、cuda10.1安装1. 查看自己电脑的CUDA支持版本。方式一：win+r输入cmd调出命令提示符，在打开的窗口输入nvidia-smi，查看自己电脑要求的cuda版本，如下图所示，我的电脑要求的cuda版本最高为11.1，安装的版本要小于或等于该版本，本教程以10.1为例，其他版本同理。
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2023-09-05 17:00:44
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反向传播算法(back propagation)可以说是神经网络中最重要也是最基本的算法了，它大大加速了求取成本函数梯度的速度，并以此为基础衍生了很多快速算法。在正式介绍反向传播算法前，我们需要先做出一些假设并了解一些基础知识。1.1 神经网络矩阵化表达方式让我们用矩阵的角度重新看待神经网络，并且用矩阵的形式来表达各神经元的输出(也称激励值activation)。下图展示了一个多层神经网络中的一部
