模型保存在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下:# save
torch.save(model.state_dict(), PATH)
# load
model = MyModel(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()可以看到模型保存的是 model.state_dict(
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2024-07-31 15:31:22
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在使用PyTorch进行深度学习模型训练和推理的过程中，可以通过`.ckpt`文件实现训练模型的保存和加载操作。`.ckpt`文件是TensorFlow中常用的文件格式，但也可以通过一些代码实现其在PyTorch框架中的应用。以下是关于如何在PyTorch中使用`.ckpt`文件的详细记录和过程说明。
### 环境预检
在开始之前，需要确认PyTorch及相关环境的配置是否符合要求。以下是系统
显卡原理显卡全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。数据(data)一旦离开CPU，必须通过4个步骤
# 哪些语言能使用PyTorch
[PyTorch](
## Python
Python是PyTorch的主要开发语言。使用Python，您可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一个使用PyTorch进行线性回归的简单示例代码：
```python
import torch
# 创建训练数据
x = torch.tensor([[1], [2], [3], [4]], dtype
原创
2023-11-30 03:55:50
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大家好，我是你们的工具人老吴。今天,和大家分享一下几个 Linux 内核的调试小技巧。当你遇到一个 bug，你调试了 1 年半载都解决不了，这其实一件好事。因为它会时刻提醒你平时写代码时要谨慎、要多看书、多去认识一些更资深的人，别问我为什么会有这样的感受，因为是亲身经历~掌握一个调试工具是需要学习成本的，这里只是列举我自己会用到的工具，如果有某个你觉得特别牛逼的工具而我没提到的话，请原谅我。好，下
作者：Facebook编译：ronghuaiyang导读Facebook刚刚发布了PyTorch的最新版本，PyTorch1.1.0，这是自从发布PyTorch1.0以来的又一个重大的更新。Facebook刚刚发布了PyTorch的最新版本，PyTorch1.1.0，这是自从发布PyTorch1.0以来的又一个重大的更新，在这个版本中，最最显眼的一个更新就是官方支持TensorBoard了，之前大
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2023-11-06 12:53:21
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PyTorch简介PyTorch的前身是Torch，Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，灵活度很高，是一个与NumPy类似的张量(Tensor)操作库。但是Torch采用的是小众的编程语言Lua，因此流行度很低，于是就有了PyTorch的出现。PyTorch与Torch的底层语言相同，只不过是使用了更大众化的编程语言作为上层包装语言。 PyTorch PyTorch是一
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2023-08-28 23:37:54
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# PyTorch是否能使用GPU
## 简介
PyTorch是一个流行的机器学习框架，它可以利用GPU来加速计算，从而提升模型训练和推理的速度。本文将教会你如何判断PyTorch是否能使用GPU，并展示了每个步骤所需的代码和解释。
## 流程概览
以下是判断PyTorch是否能使用GPU的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
原创
2023-11-29 08:49:46
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测试博客功能使用
原创
2008-07-24 13:37:08
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# 使用Conda安装PyTorch时无法使用CUDA的探讨
## 引言
在深度学习领域，使用GPU加速模型训练的需求越来越普遍。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，支持CUDA（NVIDIA的并行计算架构），能够显著提高训练速度。然而，有些用户在通过Conda安装PyTorch时，发现无法使用CUDA。这篇文章将讨论这个问题的根源，并提供有效的解决方案和代码示例。
## CUDA与P
# PyTorch GPU计算能力验证
PyTorch是一个广泛应用于深度学习的开源框架，它支持使用GPU进行计算加速。通过利用GPU的并行计算能力，PyTorch可以显著提高深度学习模型的训练速度。本文将介绍如何检验PyTorch是否能够成功使用GPU进行计算，并提供相应的代码示例。
## 检验GPU计算能力
首先，我们需要确保系统中已经正确安装了PyTorch和CUDA。CUDA是NVI
原创
2024-03-01 03:38:49
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一、网络安全概念、法规及常用术语二、Linux系统1、计算机硬件组成 1.1cpu
1.2 内存
1.3 硬盘 2、程序运行原理3、操作系统四、Linux系统介绍1、Linux诞生与分支 2、 linux的内核和发行版本 3、虚拟机 3.1容器技术docker
3.2 vmware常见的基本功能
3.3 物理机和虚拟机的文件互传
3
1 性能测试简介 性能测试的过程就是找到系统瓶颈的过程。 性能测试(包括分析和调优)的过程就是在操作系统的各个子系统之间取得平衡的过程。 操作系统的各个子系统包括： CPU Memory IO Network 他们之间高度依赖，互相影响。比如： 1. 频繁的磁盘读写会增加对内存的使用 2. 大量的网络吞吐，一定意味着非常可观的CPU利用率 可用内存的减少
# PyTorch显存限制及优化方法
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，广泛应用于各种深度学习任务中。然而，PyTorch在使用过程中会遇到显存限制的问题，即只能使用300多MB的显存。这给模型训练和推理带来了一定的困难。本文将介绍PyTorch显存限制的原因，并提供一些优化方法来解决这个问题。
## PyTorch显存限制的原因
PyTorch的显存限制主要是由于
原创
2024-03-03 04:47:54
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前情提要此系列博客记录我从创建，训练，数据集，验证模型的检测精度等的全部踩坑过程，遇到的问题以及解决方法，留下点东西，作为自己这段时间学习的总结，如果能对他人有些帮助就更好了。环境系统：Windows10 GPU：GTX1660Ti CUDA：11.0 pytorch：1.6.0训练过程中可以使用GPU加速，要安装对应自己显卡版本的CUDA，官网可查。不用的话只使用自己的CPU，速度会比较慢。 如
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2024-05-13 18:02:26
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解决idea单元测试不能使用Scanner打开设置界面 添加这一句-Deditable.java.test.console=true添加完毕后重启idea，然后再进行测试
原创
2022-07-13 15:28:08
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# 如何测试 PyTorch 是否使用 GPU
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 GPU 加速，这使得模型训练和推理的速度大大提升。对于研究人员和开发者来说，确保 PyTorch 正确配置并能够利用 GPU 资源是至关重要的。本文将详细探讨如何测试 PyTorch 是否能够使用 GPU，提供代码示例，并通过图表使流程更加清晰。
## 流程概述
在开始测试之前，我们首先要了解整个
原创
2024-09-01 05:31:10
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# 理解 npx 和 yarn 的区别
在前端开发中，依赖包的管理和项目脚本的执行是至关重要的。`npm` 和 `yarn` 是目前最常用的包管理工具。然而，随着工具的进化，新的命令和用法也在逐渐产生。本文将深入探讨 `npx` 和 `yarn` 的区别，特别是为什么某些情况下 `npx yarn` 可以使用，而单独的 `yarn` 无法使用。同时，我们将通过代码示例、甘特图和表格来帮助理解。
# Cmd能使用Conda但不能使用Python：问题解析与解决方案
在使用Anaconda进行Python数据分析和科学计算时，许多用户会遇到这样一个问题：在命令行界面（cmd）中可以使用`conda`命令，但却无法直接使用`python`命令。这一现象通常让初学者感到困惑。本文旨在通过详细的分析和示例，帮助大家理解这一问题的根本原因，并提供解决方案。
## 1. 问题分析
当你在cmd中
原创
2024-09-05 05:30:07
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背景微信虽然推出了微信开放标签可以实现h5跳转小程序。但是，开发者在使用之前要在公众号设置JS接口安全域名，不仅限制个数还限制修改次数，而且在使用之前还得获取access_token、ticket等计算signature传入config，非常麻烦。怎么解决这个问题呢？使用云开发静态托管可以免鉴权的跳转任意合规小程序。流程对比传统公众号开发静态网站托管静态网站托管静态网站托管是云开发为开发者提供的
