电脑设备通过GPU来支持CSS 3D的转换线程。GPU是一个专门用于像素操作的电子设备。GPU通常用于处理游戏、本地应用程序和3D动画，而不是用于页面的2D transforms。当前的浏览器依靠CPU来支持2D动画，这会影响在所有平台下CSS动画的平滑性和流畅性，尤其是在移动设备上。我们可以通过一些小技巧来使用将GPU使用在2D动画上。下面是一个例子，试试用鼠标移动到下面的图片上看看。div#v
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2024-03-29 18:06:03
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1、用到的库主要是 GDK的函数库 http://library.gnome.org/devel/gdk/stable/ 和 cairo库 http://cairographics.org/documentation/GTK+ 底层自己也就是用的cairo了。
基本的绘图 点，线、弧 、多变形都可以在上面说的两个库里面找到
比如 gdk_draw_line 等函
d2l的一些图像调用图像查看与显示%matplotlibset_figsize()d2l.Image.open()show_images() 图像查看与显示因为全文都是使用jupyter打开的，所以会使用一下%matplotlib inline 所以先简单解释一下%matplotlib inline%matplotlib使用%matplotlib命令可以将matplotlib的图表直接嵌入到No
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2023-08-31 07:31:25
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文章目录前言1. 张量操作2. 自动微分3. 数据加载和处理4. 模型构建和训练5. 预训练模型和迁移学习6. 调试和性能7. 高级特性总结torch中主要的数据对象主要特点和功能张量的创建数据处理和转换1.`torch.tensor() `创建一个新的张量（Tensor）2.`torch.zeros()`创建一个填充有零的张量（Tensor）用法示例可选参数3.`torch.ones()`创建
# 教你如何安装pytorch中的d2l
## 1. 整件事情的流程
首先，我们需要安装PyTorch，然后再安装d2l。
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装PyTorch |
| 2 | 安装d2l |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1：安装PyTorch
首先，我们需要安装PyTorch，PyTorch是一个
原创
2024-04-23 07:16:54
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D2L填充(padding)与步幅(stride)一般来说，在上下一共填充 行，在左右一共填充行，输出形状是： 设施和可以使得输入和输出有着相同的形状。2.22.22 带我毕设的学姐出国去了。。。要好久x = torch.zeros(5,3,dtype=torch.long,device= ,requires_grad=)这样的指定大小张量创建方式是最完整的。重点：我们可以用 shape 或者s
多GPU的简洁实现- pytorch
在深度学习中，使用多个GPU可以加快训练模型的速度。然而，手动实现多GPU的并行计算比较复杂，需要处理数据的分割、模型的分割、计算结果的合并等问题。在pytorch中，提供了一种简洁的方式来实现多GPU的并行计算，即使用`torch.nn.DataParallel`类。
`torch.nn.DataParallel`类可以在多个GPU上并行地复制模型，并将
原创
2023-09-07 19:58:01
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# Python D2L 安装失败：问题排查与解决方法
在使用Python编程语言进行深度学习时，D2L（即 Dive into Deep Learning）是一个非常流行的深度学习教程库。然而，有时候我们在安装D2L时可能会遇到一些问题，比如安装失败。本文将介绍一些常见的安装失败原因，并提供解决方法。
## 问题排查
当我们在安装D2L时遇到问题，首先需要排查问题的原因。常见的安装失败原因
原创
2024-07-12 06:34:23
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关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料，比较官方的只有：tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py但代码比较简单，只是针对cifar做了数据并行的多gpu训练，利用到的layer、activation类型不多，针对更复杂网络的情况，并没有给出指导。自己摸了不少坑之后，算是基本走通了，在此记录下&nb
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2023-10-07 21:05:39
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d2l_pytorch与d2l的区别主要体现在实现方式与使用场景上。d2l为《动手学深度学习》书籍提供通用框架，而d2l_pytorch则针对PyTorch进行了特定优化，旨在提升模型的训练效率与代码可读性。本文将详细对比d2l_pytorch和d2l的版本，提供迁移指南，分析兼容性，展示实战案例，排错指南，以及性能优化的策略。
### 版本对比
#### 特性差异
d2l_pytorch和d
# D2L与PyTorch版本对应关系解析
D2L（《动手学深度学习》）是一本极具影响力的深度学习教材，涵盖了大量重要的机器学习概念与技术。在学习过程中，常常会遇到不同版本的D2L与PyTorch之间的兼容性问题，尤其是在代码示例方面。理解这些版本对应关系对于读者来使用样例代码和模型构建至关重要。
## D2L与PyTorch版本对应表
当你使用D2L时，选择合适的PyTorch版本非常重要
原创
2024-10-16 06:44:22
2115阅读
动手学深度学习4 线性代数1. 线性代数--数学意义1. 标量的简单计算及长度1. 简单操作 一些简单的数学公式。2. 标量的长度2. 向量的简单计算及长度1. 简单操作2. 向量的长度：向量每个元素的平方求和再开根号3. 向量点乘 正交3. 矩阵1. 简单操作2. 矩阵乘法 矩阵乘以向量3. 矩阵乘法 矩阵乘以矩阵4. 范数--矩阵的长度5. 特殊矩阵6. 特征向量7. 补充学习线性代数知识2
# D2L包与PyTorch的关系
在深度学习领域，PyTorch凭借其灵活性和易用性受到广泛的欢迎。为了方便学习和调试，D2L（Dive into Deep Learning）包应运而生，旨在提供简单而直观的接口，帮助用户利用PyTorch实现各种深度学习算法。
## D2L包简介
D2L是一本深入浅出的深度学习教材，配合Python和PyTorch实现了许多前沿的深度学习模型。其核心目标
原创
2024-08-31 09:52:48
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Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。基础知识铺垫在之前的博客中，我们获取图像直方图的方式都是获取一维直方图，简单说就是只获取一个通道的特征，例如灰度，B 通道，R 通道。今天要学习的第一个内容是二维直方图，也叫做 2D 直方图，涉及两个特征，其中一个是像素的色调，另一个是饱和度。有这两个值你应该能猜到，需要提前将图像转换成 HSV 格式。cv2.calcHi
第一步：Anaconda下载安装Anaconda，推荐使用和微智启工作室一致的版本，否则可能会出现无法使用下载源或者其他未知的问题。下载地址：阿里云盘下载地址（推荐）：https://www.aliyundrive.com/s/MrrK3zZ3j2Z 百度网盘下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1HF2DI0-PgYys1yvV8DfGVQ 提取码：8888如
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2023-10-12 22:10:49
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# 如何实现"python11的d2l包"
## 一、整体流程
```mermaid
erDiagram
USER ||--o| STEP1: 安装python11
USER ||--o| STEP2: 安装d2l包
USER ||--o| STEP3: 导入d2l包
USER ||--o| STEP4: 使用d2l包进行深度学习
```
## 二、具体步骤及
原创
2024-05-22 03:42:08
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文章目录VGG，使用重复元素的网络为什么要用多个小的卷积核替代大的卷积核（小卷积核优势）总结 VGG，使用重复元素的网络VGG的组成规律是：连续使用多个相同的VGG块，即填充为1、窗口形状为 3 x 3 的卷积层后接一个步幅为2、窗口形状为 2 x 2 的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输
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2023-09-19 22:56:30
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# 动手学深度学习：卸载d2l包的详细指南
在深度学习的学习过程中，"动手学深度学习"（Dive into Deep Learning）作为一本权威且生动的教材，得到了广泛的关注和应用。它为读者提供了实用的算法和丰富的代码示例，帮助用户更好地理解深度学习的概念和实践。在使用d2l包的时候，可能会遇到需要卸载该包的情况。接下来，我们将介绍如何卸载d2l包，并加入一些有用的图示和代码示例，帮助理解整
# 使用 Anaconda 安装 CUDA 和 PyTorch 以及 D2L
随着深度学习的快速发展，很多开发者和研究者已经开始使用 GPU 来加速他们的机器学习和深度学习项目。为了方便管理环境和依赖，Anaconda 成为了一个非常受欢迎的工具。在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Anaconda 安装 CUDA、PyTorch 以及《动手学深度学习》（D2L）。
## 环境准备
首先，请确
pytorch的d2l包是干嘛的
在机器学习和深度学习领域，pytorch的d2l包是一本极具实用性的工具书，专为学习和实现《动手学深度学习》这本书中的示例而构建。d2l包封装了许多实用的组件和方法，使得学习者可以专注于了解和实践深度学习的核心概念。
### 版本对比
d2l包的不同版本之间存在一些特性差异。具体来说，早期版本可能只包含基础的模型实现，而新版本则引入了更多的工具和功能，如自动
