jupyter colab I have an older ’09 Macbook Pro and had trouble while trying to run the latest Keras to use for my latest Flatiron school neural network projects. The older Mac only updates to El Capit
# 使用Colab和PyTorch进行深度学习
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大成功。PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了许多便捷的工具和接口，帮助用户快速构建和训练深度神经网络。而Google Colab则是一个基于云端的Python编程环境，可以免费使用GPU或TPU进行深度学习的计算，极大地提高了深度学习算法的训练速
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# default `log_dir` is "runs" - we
原创
2022-09-19 10:12:02
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问题 使用Google colab并不像使用pycharm那么容易调试，特别是文件内容比较多且杂的时候，调试起来极为不方便。而使用Google云TPU的八个核进行训练更是使得调试工作难上加难，到出错的地方要么直接退出，要么就卡住不动，错误信息都不给一个，让人很是火大。关于调试我并没有直接在colab上运行代码，而是把python文件上传到Google云盘上，然后再在colab上挂载云盘，
打开Google的Colab 运行： !pip install torch !pip install torchtext !pip install torchvision # K80 gpu for 12 hours import torch from torch import nn, optim
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2020-07-24 22:38:00
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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from t
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2020-03-12 17:41:00
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1、如果只需要使用一块显卡 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 2、指定使用多块显卡：在python文件中指定 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES
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2020-03-06 19:30:00
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import datetime import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, D
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2020-03-12 17:36:00
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保存模型总体来说有两种： 第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练 （1）保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch } torch.save(sta
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2020-03-09 20:21:00
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其实只是模型的话还是很好弄的，按照别人的模型，舔砖加瓦。 1、简单模型实例 class ConvNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(ConvNet, self).__init__() self.layer1 = nn.S
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2020-03-07 21:18:00
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【写博客常用】Colab & Pytorch调用基本模型1 使用Colab2 连接GPU3 tensor4 计算梯度5 读取data，使用torch.utils.data里面的Dataset和DataLoader6 网络构造6.1 结构6.2 Linear6.3 定义一个自己的model6.4 定义自己的loss6.5 optimizer6.6 神经网络构建流程6.6.1 前期设置6.6
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2023-11-06 19:27:24
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实验准备：Google账号VPN本文章首先需要开启一个colab的notebook 然后开启tpu模式 ok到目前为止一切正常，现在可以拉下来TF版本的soft模型，并且把use-tpu这个参数调成true。不过这里我们不做尝试。接下来安装pytorch import 输出 一切正常，这个版本的torch对fastai不友好进行
1、在pytorch中，有以下9种张量类型 2、查看张量的基本信息 tensor=torch.randn(3,4,5) print(tensor.size()) print(tensor.type()) print(tensor.dim()) torch.Size([3, 4, 5]) torch.
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2020-03-06 20:39:00
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之前由于在本机mac中训练验证码识别，导致mac后来的使用有点卡，另外囊中羞涩，所以考虑用google的colab进行训练关于google的colab的使用，一般包含两个方面:google的云盘：https://drive.google.com/
colab：https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb 关于使
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2023-10-29 06:18:06
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1、计算数据集的均值和方差import osimport cv2import numpy as npfrom torch.utils.data import Datasetfrom PIL import Imagedef compute_mean_and_std(dataset): # 输入PyTorch的dataset，输出均值和标准差 mean_r = 0 mean_g =
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2020-03-08 21:32:00
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1、计算数据集的均值和方差 import os import cv2 import numpy as np from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image def compute_mean_and_std(dataset): #
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2020-03-16 19:13:00
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文章目录Colab 配置一步操作分步执行新建Colab文件夹新建ipynb文件设置GPU, 查看参数挂载Google Drive切换Colab目录设置断线自动重连出错: 重启Colab设置Colab字体MXNet-GPU 计算安装食用方法PyTorch-GPU 计算安装食用方法下载数据集导入成功, 开始训练 Colab 配置一步操作!nvidia-smi
from google.colab im
# 如何注册谷歌账号和科学上网这里不讲。之前写的使用教程谷歌gpu使用教程_nlp_qidian的博客谷歌gpu首先直接访问自己的 云盘网址：https://drive.google.com/drive/folders/1t2MKRiB5sRnYzMJ1hU1QmbWlM5hOR6oW文件的目录设置是这样的：然后打开这个 张测试文件夹：然后显示首先是 注意看目录 这样就可以使用云盘写代码了
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2022-03-30 17:33:14
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作者|Hervind Philipe 编译|VK 来源|Towards Data Science 对于计算机视觉爱好者来说，Y
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2020-05-31 19:07:00
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Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这些都可通过浏览器免费使用。Google Colab，全名为Colaboratory。我们可以用深度学习框架,比如 keras、Tensorflow、PyTorch等主流
