Ubuntu 20.04安装及pytorch深度学习框架配置Ubuntu 20.04安装启动U盘制作安装ubuntu 20.04Ubuntu 20.04配置深度学习环境Ubuntu20.04 安装 Anaconda3Ubuntu如何查看显卡信息及安装NVDIA显卡驱动Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法ubuntu 20.04快速安装pytorch 1.5，清华镜像源
# 在Ubuntu上安装PyTorch的完整指南
在机器学习、深度学习等领域，PyTorch因其灵活性和易用性而备受欢迎。本文将详细指导您在Ubuntu系统上安装PyTorch，并提供相关的代码示例，帮助您快速上手。
## 1. 前提条件
在安装PyTorch之前，您需要确保您的Ubuntu系统满足以下基本要求：
- **Python 3.x**：PyTorch支持Python 3.6及以
原创
2024-09-12 05:24:42
288阅读
前言书接上回，一时兴起将主力机的 Ubuntu 20.04 LTS 升级至了刚刚发布的 22.04 LTS。从 X 切换到 Wanyland、GNOME 从 3.36 升级至 42、Python 默认为 3.10 等等……使用太新的软件包反而暂时带来了麻烦，部分原有的软件和插件都不可用了。这其中就包括已经很久没有更新的百度输入法。故需要寻找新的中文拼音输入法。经简单浏览对比，选择了 Fcitx 5
# 如何在 Ubuntu 上安装 PyTorch 并更换为国内源
在机器学习和深度学习的领域，PyTorch 是一种广泛使用的框架。然而，在国内使用其默认源进行安装时，速度可能会非常慢。因此，很多开发者选择通过国内镜像源来加速安装过程。本文将详细介绍在 Ubuntu 系统上安装 PyTorch 并更换为国内源的步骤。
## 流程概览
下面是安装和配置的流程，可以通过以下表格来简化理解：
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# 检验 PyTorch GPU 使用的完整指南
在深度学习的世界中，GPU 的使用能够显著加快模型训练的速度。作为一名新手开发者，你可能不知道如何检验 PyTorch 是否能够成功使用 GPU。在这篇文章中，我们将逐步引导你完成这个过程，确保你能够顺利地利用 GPU。
## 整体流程
为了检验 PyTorch GPU 的使用，我们将在以下步骤中进行：
| 步骤 | 描述
# 使用PyTorch实现DeLong检验的指南
DeLong检验（DeLong Test）是一种用于比较两个或多个分类模型的AUC（Area Under the Curve）值的统计方法。今天，我们将使用PyTorch来实现DeLong检验。首先，我们会概述整个流程，接着指导你逐步实现。
## 整体流程
以下是实现DeLong检验的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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本文将通过pytorch框架训练一个四层卷积神经网络，用以识别四位数字字母区分大小的验证码。使用800张验证码图片做为训练集，准确率最高达75%。译引言 去年四六级查分时候我把准考证号忘了，准考证一时也找不到，最后是靠试准考证号试出来的，因为和我同一个考场的同学准考证号只有最后两位座位号不一样，一个考场不超过30人，遍历座位号就能试出来。四六级查分系统有一个四位数字字母验证码，如果能够自动识别
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2024-08-10 18:18:08
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本文将通过pytorch框架训练一个四层卷积神经网络，用以识别四位数字字母区分大小的验证码。使用800张验证码图片做为训练集，准确率最高达75%。译引言 去年四六级查分时候我把准考证号忘了，准考证一时也找不到，最后是靠试准考证号试出来的，因为和我同一个考场的同学准考证号只有最后两位座位号不一样，一个考场不超过30人，遍历座位号就能试出来。四六级查分系统有一个四位数字字母验证码，如果能够自动识
目标检测是在图像中找到特定目标位置的过程。根据图像中目标的数量，我们可以处理单目标或多目标检测问题。本章将重点介绍使用PyTorch实现单目标检测。在单目标检测中，我们试图在给定的图像中只定位一个目标。对象的位置可以通过边界框定义。 我们可以用下面的三种格式的一种来表示一个边界框：[x0, y0, w, h][x0, y0, x1, y1][xc, yc, w, h]其中：x0, y0 表示边界框
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2023-10-23 16:35:42
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写在前面的：我也是参考了很多人的教程才装好了Ubuntu，主要就是显卡问题。花了两天，踩了很多不靠谱的坑，希望能给大家一点帮助。一、安装问题具体的一些步骤自行参考百度，我主要讲述其中遇到的一些问题 1、我使用的rufus做的启动盘，一开始要进入BIOS然后将Secure Boot置为disable，然后保存后重新安装。2、进入bios选择U盘启动，选择到Ubuntu时按下e键编辑，在带Linux为
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2023-08-02 15:48:30
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PyTorch 中，nn 与 nn.functional 有什么区别？其实这两个是差不多的，不过一个包装好的类，一个是可以直接调用的函数。我们可以去翻这两个模块的具体实现代码，我下面以卷积Conv1d为例。首先是torch.nn下的Conv1d:class Conv1d(_ConvNd):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_si
什么是数据不均衡？
在分类中，训练数据不均衡是指不同类别下的样本数目相差巨大。举两个例子：
①在一个二分类问题中，训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60:1。使用逻辑回归进行分类，最后结果是其忽略了class 2，将所有的训练样本都分类为class 1。
②在三分类问题中，三个类别分别为A，B，C，训练集中A类的样
一般来说，阻拦安装我们安装pytorch原因那就是网络极差，安装超久。 下面分基于两个不同的包管理器来安装：基于Anaconda基于pip（pip它是离线安装的重要渠道，这个方法很好，版本可选，不容易出问题；如果使用镜像也是非常棒的，前提是你需要知道你的cuda版本和torch版本）下面分别讲这两种不同包管理器的torch安装方法:注意：GPU版本的pytorch前提是你们都安装了NVIDIA显卡
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2024-05-30 19:54:48
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PyTorch了解与安装PyTorch是利用深度学习进行科学研究的重要工具，学术界常用的深度学习框架，简洁、高效、扩展性好。PyTorch的安装安装Anaconda创建虚拟环境（Windows在Anaconda Prompt进行）conda create -n pytorch python=3.8查看环境是否安装成功conda info --envs进入创建的pytorch环境conda acti
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2023-11-15 13:34:53
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Ubuntu系统安装1、系统安装使用装机工具，将磁盘重新分区，并将原系统C盘及其他盘格式化，保证硬盘内无文件。（防止在安装ubuntu系统时出现识别window10却无法格式化问题）。F12使用U盘启动工具，使用UltraISO软碟通制作U盘装机盘。重启电脑后进入BIOS，使用U盘启动，EFI中进行装机操作。Linux命令Shell 壳用户界面Shell —— 核心Kernel —— 硬件Hard
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2024-02-25 23:12:25
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安装：svn客户端：apt-get install subversion ，然后根据提示一步一步，就完成了svn的安装。当然，也可以源码安装 svn，下载 subversion 一个最新版本的源码包，解压之后就可以安装了。使用：1、项目管理通过网页打开http://192.168.xxx.xxx/svnmanager/，在网页进行项目管理（添加或者删除项目成员的读写权限，增加或者删除项目成员）。2
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2023-08-17 23:59:24
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在向大家详细介绍gcc安装之前，首先让大家了解下Ubuntu gcc，然后全面介绍Ubuntu gcc安装，希望对大家有用。Ubuntu gcc安装及使用是网上查阅后总结的，，可能会相似在Ubuntu gcc安装和其他一些Linux系统有点不一样。方法一：
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2023-11-27 10:02:38
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ubuntu系统是一个linux操作系统;ubuntu安装教程的每个版本类似，下面系统小编给您带来的是12.04版本的ubuntu系统安装教程，如果有疑问可以借鉴其他版本的内容。进入 live cd 桌面 1)设置好启动后，断开网络，然后重启动计算机，可以用硬盘启动，也可以刻成光盘启动，镜像的下载地址： UbuntuKylin 32&64位官方版 2)启动后稍等，系统自动运行
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2024-05-26 22:48:19
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1 安装miniconda1、创建文件夹：mkdir miniconda(文件夹名)2、下载软件安装包：cd miniconda（转到当前文件夹）3、下载miniconda软件wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh4、执行程序：bash Minico
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2023-08-24 17:35:33
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# 如何检验PyTorch的GPU是否可用
在现代深度学习框架中，PyTorch以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。尤其是在使用GPU进行计算时，PyTorch能够显著提高训练的速度。然而，在开始使用GPU之前，我们需要确保PyTorch能够正确地识别并使用它。在本文中，我们将学习如何检验PyTorch的GPU是否可用，并提供一个实际的示例。
## 1. 检验GPU可用性的基本方法
在PyTo
