以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍。很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍，但是对于初学者而言，其实这并不好理解，因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去，而不能把握重点，所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍。1|0自上而下理解三者关系首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况
0. 长期更新，看到奇怪的弄懂了就写 1.torch.gather这个的效果是切片https://www.jianshu.com/p/b7d8d3c26f2d上面的文章告诉我举例子的时候不要用1m或m1 也不要用n*n这种，不然歧义很多这里是按我的理解写一遍，为了我能看懂 补充，如果你出现了**Dimension out of range (expected to be in range of [
（一般pip安装会比conda安装较高效）。3 用pip 安装本文安装 torch 1.13.0+cuda11.6 ，命令如下pip install torch1.13.1+cu116 torchvision0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116注意：这个命令将
PytorchPackagetorchtorch.nntorch.autogradtorch.nn.functionaltorch.optimtorch.utilstorchvision第一部分查看验证和相关信息#查看pytorch是否安装成功
import torch
print(torch.__version__)
tor.cuda.is_available()
torch.version.c
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2024-04-30 22:29:00
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笔记本： 环境配置创建时间： 2018/10/18 16:52 更新时间： 2020/6/5 15:51标签： Pytorch在别人的基础上多次实践安装多次修改，之前在印象笔记上，共享出来大家可以参考交流URL：
搭建PyTorch环境（linux系统下）www.jianshu.com
anaconda 安装Anaconda1. 下载到官⽅⽹站 https://www.a
由于最近需要搞图神经网络（GNN），因此需要安装 torch_genmetric：Graph Neural Network Library for PyTorch，torch_genmetric 封装了图神经网络常用的算法，例如 GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）等等，因此安装其是十分必要的。本人环境配置：系统：windows10，python版本：3.6.1，pytorch版
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2024-04-01 08:48:46
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1.实验结果随机从测试集导入20张手写数字的灰度图片，训练好的神经网络的识别结果如下图所示。 20张图片全部识别正确，只把训练集的数据迭代训练1遍，在整个测试集上训练的正确率就可以达到97.7%啦 。2.实验过程2.1 准备数据集 ：使用mnist数据集（122MB），训练集包含6万张 28×28像素点的灰度图片和6万个对应的标签label，测试集包含1万张28×28像素点的灰度图片和1万个对应的
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2024-09-05 09:20:43
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PyTorch数据操作# 导入PyTorch
import torch[张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度]。具有一个轴的张量对应数学上的向量（）； 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）； 具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。首先，我们可以使用 arange 创建一个行向量 x。这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张
Torch笔记（三） 一元线性回归 torch中神经网络包官网https://github.com/torch/nn 先简单说说最简单的线性回归，也就是一元线性回归，即只有一个自变量，一个因变量，用式子表示就是Y=aX+b。X表示输入，Y是输出。就是在已知输入X的情况下拟合输出Y。 现在给出一个实例，咱们从例子中玩Torch。这里有一个家庭消费支出（Ｙ）和可支配收入（Ｘ）的一个实例，当然
深度学习Pytorch-图像目标检测Faster RCNN0. 往期内容1. 图像目标检测定义2. 模型是如何完成目标检测？3. 深度学习目标检测模型简介4. Pytorch中的Faster RCNN训练5. 代码示例 1. 图像目标检测定义左上角坐标[x1,y1]，右下角坐标[x2,y2]。2. 模型是如何完成目标检测？比如特征图中左上角像素对应原图中左上角14*14的区域。3. 深度学习目标
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2024-10-11 14:29:51
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# 查看 PyTorch 是 CPU 还是 GPU 的方法
在深度学习和机器学习的工作中，选择合适的计算资源至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 CPU 和 GPU 运算。对于刚入行的小白来说，了解如何查看 PyTorch 当前工作的是 CPU 还是 GPU 是非常重要的。本文将带你一步步完成这个任务。
## 流程概述
以下是查看 PyTorch 是 CPU 还是 GPU
原创
2024-08-01 11:10:23
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一、互联网2B、2C的区别 目录一、互联网2B、2C的区别1.客户与用户 2.工具与玩具3.卖身与卖艺二、ToB时代的应对策略1.ToC机会逐渐枯竭，ToB的机会大肆崛起。2.慢就是稳，稳就是快3.创业公司运营会更讲究自救作为互联网从业者，我们经常听到to B（或2B）和to C（或2C）两个概念。to B即面向企业客户，to C即面向
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2024-07-31 12:58:28
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在探索如何“查看ollama是用CPU还是GPU”的过程中，我们切实体验到了IT技术中的各种交互与分析方法，并将这一过程记录下来，供大家参考。此过程不仅让我们深入了解了ollama的运行机制，还增强了我们对系统资源分配的认知。
## 协议背景
### 关系图及文字描述
在探讨 ollama 的计算资源使用方式时，我们首先需要理解 CPU 与 GPU 的基本架构及其特点。CPU（中央处理单元）是
新手第一次安装，踩了很多坑，第一次写记录一下，可能有些乱。GPU版本要先确定自己有NVIDIA哦。一、首先是安装Anaconda在官网下载Anaconda，官网地址：Anaconda | Unleash AI innovation and value运行安装包安装路径最好保持为英文后续就是：next->next->next->finish(大致就是这样，很简单)环境变量的话是自动
本文是《Python深度学习》一书的相关笔记。张量（tensor）是一个数据容器，它所包含的一般是数值数据。下面是张量中的一些名词：轴（axis）：张量的维度（ dimension）；张量轴的个数也称作阶.形状（shaple）：这是一个整数元组，表示张量沿每个轴的维度大小（元素个数）。例如，某矩
阵的形状为 (3, 5)表示这个矩阵有3行5列数据类型（dtype）：张量中所包含数据的类型1、标量（
OpenGL基础知识介绍OpenGL简介OpenGL 专业词解析1.OpenGL上下文[context]2.渲染3.顶点数组和顶点缓冲区4.着色器程序Shader5.顶点着色器(VertexShader)6.几何着色器(GeometryShader)7.片元/片段/像素着色器(FragmentShader)8.光栅化9.纹理10.深度测试11.混合12.GLSL13.相机14.投影OpenGL
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2024-10-26 13:11:03
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1. 概述下边通过代码演示： 通过打印 i 的地址，然后用 debug的方式调试，用于验证 根据 变量i的地址可以查询出这个地址对应的数据。下边先说下 c语言中的 变量的地址。2. 变量的地址定义：任何的数据 或者 任何的变量都会有地址，这个地址就相当于我们生活中的住址和门牌号，因为在 c和c++中的所有操作基本都是去操作指针。3. 代码如下下边代码意思是：1>：定义变量
买电脑需要看那些设置?买了销售员说的“最佳配置”是不是就是最好的?其实并不是，如果光听销售员的可能用了一个月都卡。下面就让学习啦小编给大家说说买电脑主要看什么配置吧。买电脑主要看的配置CPU——中央处理器(电脑核心部分)对于这个应该选择：多核心、多线程【核心与线程】多核心、多线程(如8核16线程)的CPU可在高像素图像格式转换和处理中带来极高的运行效率。高主频【主频】主频是CPU性能表现的一个 方
如何查看ollama是用cpu还是gpu？这一问题对于开发者来说是个非常重要的环节，特别是在使用计算量较大的深度学习模型时。了解我们的模型是使用CPU还是GPU进行推理，可以帮助我们优化计算资源，提升工作效率。
用户在使用ollama时可能遇到这样的场景：
> **用户场景还原**
> 用户正在使用ollama进行深度学习模型的推理，在执行命令后，他们希望确认模型是使用CPU还是GPU进行计算
OpenGL是Windows自带的。如何查看自己电脑上的OpenGL版本呢？新建win32空项目，添加cpp文件，写入下列代码： #include<Windows.h> #include <stdio.h> #include <GL/glut.h> int main(int argc, char** argv) { glutInit(&argc,argv
