以前总用的tf框架，现在系统的练习下pytorch，将部分学习记录整理在此，尽量简洁明了，加油。 目录一、步骤1. 先创建个虚拟环境2. 进入虚拟环境3. 在该虚拟环境下安装PyTorch和 torchvision4. 完成。(报错及解决方案见下)二、报错问题及解决方案具体操作(我用的法4，推荐)法1法2法3法4(推荐，会花点时间，安了不少东西)三、补充常用命令列出所有的环境激活环境退出环境切换镜
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2023-07-20 20:20:07
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适配环境：Python3.8（其他版本需要自行下载对应whl文件）第一步： 检查支持whl文件类型#在cmd中输入以下代码查看自己电脑所支持的whl
python -m pip debug --verbose运行后结果如下：由于我的python版本为3.8，所以支持cp38-cp38-win_amd64的whl文件（一定要注意查看，当初我就是因为没有查看自己电脑支持的whl类型，提起来都是血泪教训
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2023-10-05 08:15:42
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详细教程跳转python3.6也快要退出历史舞台了，目前推荐python3.8python3.8版的conda、torch-cpu、torchvsion-cpu链接：https://pan.baidu.com/s/1cmQecI0bquIEL79GuhFc0Q 提取码：1234python环境建议使用我用的Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64，基于python3.6版，比
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2023-07-31 20:49:53
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# 如何在PyTorch中使用CPU版本
作为一名新手开发者，可能会对如何安装和使用PyTorch的CPU版本感到困惑。别担心！本文将详细教你如何从头到尾完成这一过程。我们将分步走，提供清晰的指导和代码示例，确保你能轻松上手。
## 整体流程
下面是实现PyTorch CPU版本的主要步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 05:28:53
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一. 查看是否有gpu打开cmd 输入nvidia-smi 是以下这种情况的就是有gpu 没有gpu的话就会报错下载安装cuda以及cudnn（安装cpu版本可以跳过此步骤直接进行pytorch的安装）下载cuda看清楚两个箭头指的地方 一个是11.3.0 一个是日期 后面下载cudnn的时候也要下载同样日期的 点进去之后按照如下的点击进行下载安装cuda下载好之后点击运行 按照默认的路径安装 然
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2023-07-17 13:38:26
255阅读
记录贴，面向小白。方案一使用清华源下载，方案二使用whl文件下载。推荐直接看方案二，可以安装指定版本，下载速度也很快。方案一首先，打开Anaconda Prompt， 输入conda env list或conda info -e, 查看当前所有的隔离环境。 找到你想安装pytorch的环境，激活，我这里选择的是Python3.7，所以activate py37。 这时，前面括号里的base就切换到
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2024-04-23 13:36:09
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高效的 PyTorch 训练pipeline是怎样的呢？是产生准确率最高模型？还是跑得最快？或是容易理解和扩展？还是很容易并行计算？嗯，以上都是！在研究和生产领域， PyTorch都是一个很好用的工具。从斯坦福大学、 Udacity、 SalelsForce和Tesla等都采用这个深度学习框架清楚的表明了这一点。然而，每个工具都需要投入时间来最高效地使用和掌握它。在使用 PyTorch 两年
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2023-09-08 18:00:14
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# PyTorch CPU版本安装指南
PyTorch是一个计算机视觉和深度学习领域中广泛使用的框架，它提供了丰富的工具和库，方便研究者与开发者进行模型的搭建和训练。虽然PyTorch也支持GPU加速，但在本篇文章中，我们将关注如何安装CPU版本的PyTorch，以及如何进行简单的程序示例。
## 一、环境准备
在安装PyTorch之前，我们需要确保计算机上已经安装了Python。建议使用A
原创
2024-09-14 03:33:33
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目录前言一、安装显卡驱动二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch前言因为最近需要导师的指导，我开始了unet的学习，虽然之前也学习过机器学习，但是只是浅尝辄止，没有深入的去了解，这次要学习一下unet的医学图像分割，就得学习pytorch的学习，但是遇到了一点问题，就是模型训练cpu太慢了，卷积 epoc
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2023-09-08 19:13:59
116阅读
这里以Anaconda为例：在jupyter中安装方法：首先，打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境，创建时anaconda会为你安装一系列必要的包，命令:conda create -n m_pytorch python=3.10 。此环境名字即为m_pytorch，同时可以指定需要的python版本号。使用命令conda info --e可以查看此时你的Annaconda创建的虚拟
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2023-08-07 10:56:29
2308阅读
# PyTorch安装_CPU版本
PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架，它因其动态计算图的特性和易用性深受研究人员和开发者的喜欢。如果你打算在没有GPU支持的机器上或在进行简单的模型实验时使用PyTorch，安装CPU版本会显得尤为重要。本文将介绍如何在不同平台上安装PyTorch的CPU版本，并提供必要的代码示例。
## 1. 安装前的准备
在安装之前，我们需要确认系统环境。P
# 卸载PyTorch CPU版本
## 简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和库，用于开发深度学习模型。PyTorch有多个版本，包括GPU和CPU版本。如果你在使用PyTorch的CPU版本时遇到了问题，或者你想卸载目前的CPU版本以安装其他版本，本文将为你提供详细的卸载步骤。
## 卸载步骤
以下是卸载PyTorch CPU版本的步骤：
### 步骤 1：
原创
2023-10-01 06:21:54
501阅读
# 科普文章：卸载CPU版本PyTorch
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，广泛应用于深度学习领域。但是，有时候我们可能需要卸载已安装的CPU版本PyTorch，可能是为了安装更高效的GPU版本，或者其他需求。本文将介绍如何卸载CPU版本PyTorch，并提供详细的操作步骤和代码示例。
## 步骤一：卸载PyTorch
首先，我们需要通过pip命令来卸载已安装的PyTorc
原创
2024-03-24 04:42:29
368阅读
Linux CPU数量判断，通过/proc/cpuinfo.相同 physical id :决定一个物理处理器如果“siblings”和“cpu cores”一致，则说明不支持超线程，或者超线程未打开。如果“siblings”是“cpu cores”的两倍，则说明支持超线程，并且超线程已打开。 其实只要#include <unistd
由于版本、环境等问题，以及有时安装缓慢，或者安装失败，导致浪费时间，下面记录一下torch包的离线安装，以便查阅。pytorch安装（cpu版）用官网的下载命令conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://dow
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2024-02-22 19:24:37
78阅读
Pytorch的cpu和gpu版本的安装一、CPU版本的安装1、本地安装二、GPU版本的安装1、通过网络下载安装2、本地安装环境包（1）conda的安装conda安装的出错（2）win10离线安装离线安装包离线下载安装包 一、CPU版本的安装1、本地安装通过命令行自动下载安装的方法是不可行的，因为下载总是找不到资源或者下载失败，所以只能通过命令行的方式进行安装。 这个链接是各种版本torch的.
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2023-09-08 17:55:07
55阅读
cpu是一个电脑的核心配置，要是cpu坏了怎么办呢?电脑CPU使用率低的解决方法又有哪些呢?下面是小编为你整理相关的内容，希望大家喜欢! 电脑cpu不好怎么办：电脑运行慢的原因很多。但是大多数是因为电脑本身配置不是太高而且电脑长时间没有清理，里面存在很多垃圾文件占据了c盘很多空间。所以就慢。如果你的机子原先快现在变慢了就是这个原因。因此你要清理一下C盘，将以下文件删除。1，C:\Documen
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2024-01-12 09:23:20
33阅读
# PyTorch CPU版本的安装指南
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，其强大的功能使得研究和开发工作变得更加高效。在本文中，我们将讨论如何安装 PyTorch 的 CPU 版本，并提供一些代码示例和安装步骤。
## 安装步骤
### 1. 确认环境
在安装 PyTorch 之前，首先需要确认你的计算机环境。确保你已经安装了 Python（建议使用 3.6 及以上版本）和
原创
2024-09-24 05:43:17
550阅读
# 如何删除CPU版本的PyTorch
在使用Anaconda和PyTorch进行开发时，您可能会遇到需要删除特定版本的PyTorch，例如CPU版本的情况。本文将为您提供详细的步骤和代码，使您能顺利完成这个任务。
## 流程概述
为了更清楚地理解整个过程，以下是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 操作 | 命令 |
|------|------|------|
| 1 | 打开终端
原创
2024-09-11 07:06:59
72阅读
目录学习用具张量的定义和运算Variable（变量）Dataset数据集 之前一直是拿一个个项目来学pytorch，感觉不是很系统，借着假期的机会系统学一下。预计先把入门的知识一周学完吧。学习用具《深度学习入门之Pytorch》廖星宇在Z-library上能搜到。conda命令一定要会英伟达官方驱动先运行下以下代码：import torch
print(torch.cuda.is_availab
