1、显卡驱动2、安装miniconda2.1 下载安装2.2 使用方法2.2.1 创建一个新环境3、安装CUDA和cuDNN3.1 安装CUDA3.2 安装cuDNN4、安装Pytorch5、验证及使用 环境配置系列：（一）Ubuntu安装详细教程（从镜像制作到NVIDIA驱动安装全流程）——超详细的图文教程（二）Ubuntu系统Pytorch环境配置（三）Windows系统Pytorch环境配
前言深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。
1. 理解 Pytorch 的张量类型Pytorch中使用的数据结构为张量 - Tensor，可以表示一个标量，一个向量，一个矩阵，或是更高维度的数组。在深度神经网络中，基于Pytorch的相关计算和优化都是在Tensor的基础上完成的。Pytorch中的张量结构与Numpy中的ndarray类似，共有底层内存，因而可以方便地进行相互转化。Numpy仅支持CPU计算，而Pytorch支持GPU计算
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2023-08-13 16:15:15
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CPU状态控制指令
1.空操作指令NOP
/该指令不执行任何操作，只是使IP加1，其机器码占有一个字节的存储单元，常用于程序调试。/
2.总线封锁前缀指令LOCK
/该指令与其他指令联合使用，作为指令的前缀，使得其执行时，不允许其他设备访问总线。/
3.暂停指令HLT
/该指令使处理器暂停工作，等待中断的到来。/
4.交权指令ESC
/格式:ESC mem
该指令把指令中指定的存储单元的内容送到数
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2023-07-06 13:31:37
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# PyTorch指令: 从入门到进阶
5. 手动安装方法6. 验证是否安装成功7. vscode配置【笔者是
一、CPU 指令集类型、二、CPU 指令类型、三、CPU 架构、1、x86、2、ARM、3、MIPS、4、PowerPC、
原创
2022-03-08 13:35:26
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# 如何卸载PyTorch指令
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何正确卸载PyTorch指令。在开始之前，我们先整理一下卸载指令的流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| ---- | ------------------- | ------------------------ |
| 1 | 停止所
原创
2023-10-01 06:21:40
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# 如何更新PyTorch指令
## 概述
在这篇文章中，我将向你解释如何更新PyTorch指令。作为一名经验丰富的开发者，我将使用表格展示更新PyTorch指令的整个流程，并为每一步详细说明需要做的事情以及需要使用的代码。
## 更新指令流程
下面是更新PyTorch指令的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 检查当前PyTorch版本 |
| 2 |
# 退出PyTorch指令简介及示例
PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛应用于机器学习领域。在使用PyTorch进行模型训练和测试时，有时候我们需要退出PyTorch环境或者终止正在运行的程序。本文将介绍如何在PyTorch中使用退出指令，并给出相关的代码示例。
## 退出PyTorch指令
在PyTorch中，有几种方法可以退出PyTorch环境或者终止正在运行的程序。下面我们将
# PyTorch CPU 量化 CPU
在深度学习领域中，模型的大小和计算的效率是非常重要的。为了减小模型的大小和提高计算的效率，我们可以使用量化技术。量化是指将模型中的浮点数参数转换为整数，以减小模型的存储空间和计算量，从而提高模型的运行速度。
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了一种简单而强大的方法来执行模型的量化。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch在CPU上进行模
原创
2023-07-28 07:33:36
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See AscendPyTorch模型迁移&调优——模型迁移方法和步骤1.NPU&Davinci硬件架构介绍NPU又叫AI芯片，是一种嵌入式神经网络处理器，其与CPU、GPU明显区别之一在于计算单元的设计，如图所示，在AI Core内部计算单元进一步划分为矩阵运算，向量运算和标量运算。下面详细介绍一下各部分：Cube，负责矩阵运算，每次可完成一个fp16类型的16 * 16与16
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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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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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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