文章目录一、CMake简介二、CMake的安装三、CMake的语法特性的介绍基本语法格式CMake常用的指令和变量1. 常用的指令2.常用的变量四、CMake编译工程1.目录结构2. 编译流程3. 两种构建方式五、一个简单工程的构建1.目录结构2.CMakeLists.txt3.过程六、静态库和动态库的编译控制 一、CMake简介 CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，可以用简单的语句来描
目录简单的 makefile 文件常规的 makefile 文件常用参数make 内置规则后缀和模式规则make 管理函数库 在Linux 环境中，make 是一个非常重要的编译命令。不管是自己进行项目还是安装应用软件，用户经常会用到 make 或 make install 命令。make 与 makefile 文件make 工具，可以将大型的开发项目分解成多个更易于管理的模块。对于含有多个源文件
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2024-02-20 12:12:06
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我的显卡是gtx 730M,已经安装linux版本的驱动，安装环境centos8，内核版本Linux localhost.localdomain 4.18.0-305.19.1.el8_4.x86_64 #1，python 使用的是anaconda安装的，版本3.8.5，使用conda 安装pytorch 后，conda install torch,conda install torchvisio
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2023-12-19 11:37:44
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# PyTorch在Linux上的安装和使用
PyTorch是一个基于Python的开源深度学习库，广泛应用于人工智能和机器学习领域。它提供了强大的GPU加速计算能力和动态计算图的优势，使得模型训练和推理变得更加高效和灵活。本文将为你介绍在Linux系统上安装和使用PyTorch的步骤。
## 安装依赖项
在安装PyTorch之前，我们首先需要确保系统中已经安装了以下依赖项：
- Pyth
原创
2023-07-15 10:01:49
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一、背景 前段时间小编做了一个关于输入法按键响应时间的评测，但已有的评测脚本在windows环境下不兼容，于是小编就搭建一个linux环境，但是在配置测试环境上也遇到许多问题，在此和大家分享记录一下： 二、问题及解决方案 Centos 7 系统配置问题 1．使用y
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2024-08-08 00:05:06
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使用IP地址实现远程链接服务器1 虚拟环境的配置 下载VMware 和ubuntu系统iso文件 安装并加载iso文件路径 终端 名字@ip 2 Xshell6 下载后 直接可以连接 方便一些 添加连接 +ip配置深度学习环境首先安装ubuntu系统 16.0（这部分不详细介绍了）开始配环境 1 安装nvidia显卡驱动，禁用nouveau安装 sudo apt-get install vim
编
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2023-12-25 10:49:04
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文本主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现 Transformer，实现简单的机器翻译任务。数据预处理这里我并没有用什么大型的数据集，而是手动输入了两对德语→英语的句子，还有每个字的索引也是我手动硬编码上去的，主要是为了降低代码阅读难度，我希望读者能更关注模型实现的部分# S: Symbol that shows starting of decoding input
# E: Symbol t
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2023-08-01 17:44:22
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【目的】pytorch获取网络的参数量、MAdd、Flops【可使用库】torchstat中的stat、thop中的profile1 stat打印【安装工具】pip install torchstat【使用例子】我们的网络只有一层，该层的数据就是整个模型的数据。 这里并没有严格按照pytorch官方提供的公式计算，个人感觉不是很好记忆；这里是使用实际的例子，来将计算方式具体化，反向的去理解公式im
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2024-05-23 08:42:05
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一、VGG模型VGG模型是科学家们提出的图像分类模型，这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型，并花费大量的时间逐层训练，最终在ImageNet图像分类比赛中获得了亚军，这一模型的优点是结构简单，容易理解，便于利用到其他任务当中VGG-19网络的卷积部分由5哥卷积块构成，每个卷积块中有多个卷积层，结尾处有一个池化层 结构如下图所示 二、图像风格迁移介绍图像风格迁移是指将一张
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2023-12-08 18:16:54
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任务内容：Pytorch简介Pytorch的安装步骤1. Pytorch简介 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。（这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。）Pytorch
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2023-10-03 20:28:28
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1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到： 不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数
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2024-03-02 11:35:56
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文章目录前言效果搭建环境安装编译环境安装anaconda，python3.8.8环境安装vs2019vs2019安装完毕后开始安装cuda安装cudnn安装pytorch 前言体验了一下new bing，很不错，但是最近觉得这种模型还是搭建在自己电脑上最好，看了下github上的chatGLM项目，这个项目在致力于将一个大语言模型搭建在个人机上，我对此惊叹不已，就按照其流程下载下来搭建在自己电脑
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2024-05-15 14:00:35
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PyTorch基础知识1. 快速开始本节介绍机器学习中常见任务的API。请参阅每一节中的链接以深入了解。1.1 使用数据PyTorch有两个基元来处理数据：torch.utils.data.DataLoader和torch.uutils.data.data集。Dataset存储样本及其相应的标签，DataLoader在Dataset周围包装一个可迭代的。import torch
from torc
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2023-09-22 15:00:19
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文章目录十、基本运算1、加减乘除add / minus / multiply / divid2、matmul（1）2d tensor matmul（2）>2d tensor matmul3、矩阵次方①.pow(阶数)②平方根 .sqrt()③平方根的倒数 .rsqrt()4、对数运算①.exp()②.log(以谁为底)5、近似解 approximation①向下取整 .floor()②向上
jetson nano python3.8 安装pytorch（cuda）高版本python安装GPU-pytorch，安装conda，更新CMake需特别注意直接在nano用pip安装的pytorch是CPU版本高版本python环境安装GPU pytorch，需要用CMake编译安装nano自带Cmake版本太低，无法编译，需要卸载重装建议安装conda管理python环境，这里**使用pyt
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2024-08-15 19:43:49
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Pytorch学习笔记——合并与分割torch.cattorch.cat(tensors,dim=0,out=None)作用：torch.cat是将两个tensor拼接在一起torch.cat主要有两种用法，一种是按维数0拼接（按行拼接），另一种是按维数1拼接（按列拼接）按维数0拼接（按行拼接）example我们首先先创建两个二维张量x和y，分别是1行3列和2行3列import torch
x=t
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2023-10-20 18:14:07
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pytorch这两年越来越流行，定义网络结构简单，而且还很直观灵活，数据加载快。一、安装登陆pytorch官网。选择合适的环境：运行安装命令：pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/
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2023-08-30 10:55:40
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Tensor方案介绍1 模型方案1.1 部署流程1.2 正确导出onnx1.3 在C++中使用1.3.1 构建阶段1.3.2 反序列化模型1.3.3 执行推理2 使用TensorRT部署YOLOv52.1 下载YOLOv5源码2.2 导出YOLOv5 onnx模型2.3 在C++中使用 1 模型方案TensorRT 的安装介绍可根据博文TensorRT安装及使用教程和windows安装tenso
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2024-02-05 16:22:57
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Linux是一种开源的操作系统，被广泛应用于服务器端和嵌入式系统中。而PyTorch则是一个基于Python的深度学习框架，提供了各种强大的工具和算法，使得开发者可以方便地构建和训练神经网络模型。而Faster R-CNN（FRCNN）作为一种先进的目标检测算法，在计算机视觉领域占据着重要地位。
将这三者结合在一起，可以实现各种强大的图像识别和处理任务。在Linux系统上使用PyTorch框架来
原创
2024-04-16 10:08:01
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红帽（Red Hat）是一家Linux发行版供应商，也是开源软件的领先提供商之一。红帽公司成立于1993年，总部位于美国北卡罗来纳州罗利。与其他Linux发行版不同，红帽专注于企业级解决方案，并通过提供技术支持和服务来赢得客户信任。
在当今的技术领域，Linux作为一种开源操作系统已经成为不可或缺的基础设施。而CUDA和PyTorch作为两种重要的开源工具，与Linux的结合更是为人们提供了更强
原创
2024-05-20 10:09:19
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