PyTorch安装视频教程：PyTorch安装（附yolov5环境搭建） 访问PyTorch官网获取安装命令 点击install previous versions of（安装以前的版本） 在yoloV5的项目说明中可以看到环境要求 在PyTorch历史版本里搜索torch==1.7的版本，使用pip安装，命令如下：pip install torch==1.7.1+cu101 torchvisio
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2024-08-30 15:47:49
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重点：选择GPU、挂载谷歌云端、选择tf版本、运行py脚本、设置点击不断连脚本针对yolo模型的训练谷歌云端上传项目打开谷歌云端，类似百度网盘上传本地的项目到云端 创建colab笔记本进入想保存Notebook的文件夹中，左上角新建-更多-Google Colaboratory，如果没有该选项，可点击关联更多应用，找到Google Colaboratory即可 接下来进入colab笔记
第一步：网上介绍colab的文章很多 不多说 打开以下链接点击进入colaboratory第二步：打开google drive 点左上角新建，建立一个新的文件夹，我的命名为cloab,首次使用需关联colaboratory,然后再新建一个goole colabor 建立好文件的界面如下，也可点击文件名进行修改，如图： 第三步 设置免费的GPU 依次点击 代码执行程序–>更改运行时类型–>
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2024-04-04 11:51:48
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写在前面：二维卷积比较简单，原理略过 但还是大致说一下，in_channel = 2，out_channel = 3，所以kernel的数量是6，输出的每个通道由输入的每个通道与各自的kernel进行卷积操作，每个输出通道再将卷积操作的矩阵再加起来，最后将所有输出通道的矩阵拼接。步长为1的情况下，输出大小 = 输入大小 - 核的大小 + 2*padding大小 + 1 所以我们要让输出和输入大小一
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2023-07-10 14:53:38
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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
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2024-01-07 20:49:26
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内容分为两个部分：1. Colab 是什么，2. Colab 如何使用（文件操作、GPU的使用、数据集的使用）。Colab 是什么Colaboratory (Colab) 是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和人工智能。从技术上来说，Colab 是一种托管式 Jupyter
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2023-11-15 09:15:17
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在 Google Colab 中，偶尔我们会遇到需要切换 Python 版本的情况。比如，我们的代码可能依赖于某些特定版本的库或功能，而这些在当前运行的 Python 版本中并不支持。这让很多开发者感到无奈，毕竟，按不同 Python 版本工作可能导致代码的兼容性问题。下面就来分享一下如何在 Google Colab 中有效地切换 Python 版本的过程。
## 初始技术痛点
在使用 Goo
Colab入门1 前言2 准备工作3 如何读入数据4 如何安装keras等第三方库参考 1 前言最近希望run起来深度学习的相关模型，比如CNN，刚好也是之前的一个项目，但是本机实现跑不动，于是请教师兄，建议我上手Google的Colab，于是刚才就吭哧吭哧的搞起来了！初次上手还是遇到了很多坑的，下面总结一下，方便后面入门的小伙伴们避坑~2 准备工作登录的网址是：https://colab.re
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2024-08-20 21:47:42
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现在资料科学、人工智慧及深度学习等热门议题，而想要投入这些领域开发应用的人也愈来愈多，大多数都使用Python程式语言，所以许多人开始学习使用Python程式语言，Python拥有庞大的第三方函式库，例如NumPy、Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、Pandas及Matplotlib ... 等众多套件，而刚开始学习使用Python的人可能会担心安装失败，或下载版本错误的
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2023-11-21 16:18:10
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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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
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2024-04-25 16:53:55
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问题描述在使用服务器多核跑程序的时候，需要把核心的程序抽取出来，然后提供迭代参数。然后就可以使用多核去跑程序了。但是在执行的过程中报错如下：Exception has occurred: TypeError unhashable type: 'list'File "/home/LIST_2080Ti/njh/CHB-MIT-DATA/epilepsy_eeg_classification/prep
# 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
原创
2024-02-29 06:49:57
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如何实现“audioslicer colab”
作为一名经验丰富的开发者，你可以教会那些刚入行的小白们如何实现“audioslicer colab”。在本文中，我将指导你完成整个过程，并提供详细的代码和解释。让我们开始吧！
### 整体流程
首先，让我们了解一下实现“audioslicer colab”的整体流程。下面是一个简单的表格，展示了每个步骤和相应的操作。
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-02-03 05:44:56
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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
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2024-07-26 12:01:52
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import os
import sys
from google.colab import drive
print(os.path.abspath("."))
drive.mount('/content/drive')
os.chdir('/content/drive/My Drive/ML/honest')
sys.path.append('/content/drive/My Drive/ML
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2023-07-11 11:05:48
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文章目录一、 colab配置1、创建一个谷歌账号，Chrome浏览器右上角直接注册。2、登陆谷歌云盘3、上传文件（建议把文件夹压缩上传这样速度快）4、关联colab（关联后才有Google colabrotory）5、关联后点击Google colabrotory，简单配置6、Colab挂载谷歌云盘二、 colab使用1.首先得会一些命令行的使用（%一般为目录相关，！为执行相关）2.如何对项目上
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2024-05-13 11:17:15
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最近在网上看到一个跑酷代码的例子，写的很不错，连接如下http://www.waitingfy.com/archives/783现在我把他精简了一下，去除了一些比较简单的特效，着重保留了主角的跳跃动作，墙壁的循环展示，碰撞检测我写了一个cocos2d3.0 c++版本和cocos2d-lua版本，具体的原理可以参考一下代码，因为只是精简版，代码可能有些不足，希望大家多多指正1. 效果图
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2024-05-21 12:45:14
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# 如何在Colab中将JavaScript代码转换为Python代码
在机器学习和数据科学领域，Python无疑是最受欢迎的编程语言之一。然而，JavaScript也广泛应用于网络开发及其他领域。我们可能会遇到需要将JavaScript代码转换为Python代码的情况。本文将介绍如何在Google Colab中实现这一转换，并通过具体示例来演示这种方法。
## 解决方案概述
1. **选择
原创
2024-10-11 07:21:17
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写在最前深度学习辣么火，感觉应该学习学习以免以后人家讲座什么的听不懂。因此想要从应用层面出发，学习学习，那就看看怎么用tensorflow（以下简称tf）做神经网络吧。Tensorflow 基础构架本章主要讲解tensorflow主要的元素，其中包括会话session，变量variable，传入值placeholder，激励函数Activation Function。下面的代码是一个简单的tf程序
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2024-10-05 11:30:29
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