文章目录Pytorch是什么Pytorch搭建神经网络数据准备预备知识构建data_iterator调用data_iterator模型准备预备知识：神经网络层模型训练模型评价模型存储和加载使用GPU训练神经网络Pytorch和TensorFlow的区别 Pytorch是什么PyTorch是一个开源的Python机器学习库，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）Pytor
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2024-06-11 09:35:21
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# RetinaNet的PyTorch版本使用
## 引言
RetinaNet是一种用于目标检测的深度学习模型，由Facebook AI Research团队在2017年提出。它通过引入一种称为Focal Loss的损失函数，解决了目标检测过程中正负样本不平衡的问题，同时保持了高召回率和高精度。
本文将介绍如何使用PyTorch实现RetinaNet目标检测模型，并给出相应的代码示例。
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原创
2024-01-01 08:10:27
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PyTorch 终于从0.3.1升级到0.4.0了, 首先引入眼帘的,是PyTorch官方对自己的描述的巨大变化.PyTorch 0.3.1说:PyTorch is a python package that provides two high-level features:Tensor computation (like numpy) with strong GPU accelerationDe
# 如何更改PyTorch使用的Python版本
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要使用不同版本的Python来进行开发的情况。对于刚入行的小白来说，可能不知道如何更改PyTorch使用的Python版本。在本文中，我将向你介绍一种简单的方法来完成这个任务。
## 整体流程
下面是更改PyTorch使用的Python版本的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-12-28 08:29:53
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?文章目录?? 一、引言：了解PyTorch版本信息的重要性? 二、虚拟环境的基础知识? 三、在终端中查看PyTorch版本信息3.1 激活虚拟环境3.2 查看PyTorch版本? 四、示例操作? 五、常见问题及解决方案5.1 ImportError：No module named 'torch'5.2 虚拟环境未激活或激活不正确? 六、总结与展望 ? 一、引言：了解PyTorch版本信息的重要性
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2024-07-24 12:55:59
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安装cuda 我强调下 这个需要注意版本问题的.
注意 (个人的想法,安装思路,仅供参考)pytorch 需要注意这个现在支持的版本.根据这个支持的版本去下载对应的cuda和cudnn 应为你 pytorch 的版本对不上 你cuda装上了也不行的. 到时候检测运行的时候直接就False.我现在安装的pytorch 支持 cuda的版本是 11.3. 所以你们安装的时候需要注意. 应该是可以用低版
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2023-11-19 19:06:14
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PyTorch 0.4新版本 升级指南PyTorch 终于从0.3.1升级到0.4.0了, 首先引入眼帘的,是PyTorch官方对自己的描述的巨大变化.PyTorch 0.3.1说:PyTorch is a python package that provides two high-level features:• Tensor computation (like numpy) with stro
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2024-07-25 12:24:30
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# 在VSCode中查看PyTorch版本的全面指南
在数据科学和机器学习领域，PyTorch是一个十分流行的深度学习框架。然而，在使用过程中，我们常常需要知道正在使用的PyTorch版本，以确保代码的兼容性以及特性使用的正确性。特别是在使用Visual Studio Code（VSCode）作为开发环境时，了解和查看PyTorch的版本非常重要。本文将带您了解如何在VSCode中查看PyTor
目录一、安装Anaconda二、安装CUDA三、下载cuDNN四、检验CUDA是否安装成功五、安装并检验cuDNN六、配置PyTorch6.1 主环境直接安装6.2 anaconda创建的虚拟环境中安装 一、安装Anaconda因为之前已经安装完成anaconda，此步骤这里跳过，anaconda安装与配置可参考其他博主教程。二、安装CUDA查看电脑支持的最大CUDA版本英伟达控制面板左下角 &g
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2023-08-25 22:15:55
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1.首先GPU版本就是显卡的版本，所以独立显卡就是gpu的版本，请根据自己的电脑自行选择。2.检查GPU的版本这个环节很重要，gpu的版本不是显卡的型号，要知道自己gpu的版本，与之后的cuda和cudnn对应3.查看GPU版本的两种方法1.右键单击桌面点击nvidia控制面板。点击帮助可以查看驱动程序版本 2.在cmd控制台输入nvidia-smi命令可以在Driver Version处查看驱动
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2023-10-29 16:40:22
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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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一、安装前基本准备首先要选择是安装CPU版本还是GPU版本，对应的硬件需求和安装命令不同。本人安装的是GPU版本。进入pytorch官网，这是地址。如下图： 其中，所选项依次为： pytorch 框架的构建：选择稳定版（stable）还是预览版（Preview），一般选择前者； 你的操作系统：一般是Windows，视情况而定； 包（的安装）：看你是选择使用pip、conda、等命令中的哪一种； 语
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2023-09-25 10:22:24
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文章目录1. 配置conda虚拟环境2. 安装Pytorch2.1 官网安装2.2 清华镜像安装2.3 anaconda网站自选安装3. 验证参考资料 1. 配置conda虚拟环境（1）打开Anaconda Prompt（2）输入命令conda create -n pytorch python = 3.6 接着输入y，便可完成pytorch虚拟环境创建。（3）进入Pytorch虚拟环境 输入：c
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2023-07-23 21:42:08
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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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由于课题的原因，笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中，不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快，可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了
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2023-08-05 12:34:54
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前段时间，PyTorch 团队在官方博客宣布 Pytorch 1.13 发布，包含 BetterTransformer 稳定版等多项更新。在体验新特性的同时，不少人也在期待下一个版本的推出。出乎意料的是，这个新版本很快就来了，而且是跨越式的 2.0 版！新版本的重要进步体现在速度和可用性，而且完全向后兼容。PyTorch 团队表示，PyTorch 2.0 是他们向 2.x 系列迈出的第一步，其稳定
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2023-07-31 15:18:32
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本文针对的为Windows+N卡的攻略。CUDA：首先查看电脑能支持的CUDA版本：nvidia-smi如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 ：当然也可以在NVIDIA控制面板查看：NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的，接下来进入官网下载想要的版本：链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerht
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2024-08-06 23:03:00
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在colaboratory上配置colaboratory上的包都是最新的，所以部分包需要降级才可以使用 最关键的两个是： tensorflow1.3.0 keras2.0.8 这两个包是我安装的版本，版本不一过新，不然满满的bug折腾人。安装mask_rcnn： 我首先将mask rcnn给git到自己电脑的指定目录下，然后上传值colaboratory上git clone https://git
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2024-02-03 14:57:19
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# 如何查看使用的Pytorch是否为GPU版本
## 整体流程
首先，我们需要确定Pytorch是否在你的环境中安装了GPU版本，然后我们需要检查当前运行的代码是否在GPU上执行。
### 步骤概览
```mermaid
pie
title Pytorch版本检查流程
"检查Pytorch版本" : 50
"检查代码是否在GPU上执行" : 50
```
### 步
原创
2024-04-17 03:33:27
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在使用PyTorch进行深度学习项目时，我发现“GPU版本的PyTorch会使用CPU代码”的问题，这让我感到困惑和沮丧。在这篇博文中，我将分享我解决这一问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
## 版本对比
在进行深度学习开发时，选择合适版本的PyTorch至关重要。GPU版本和CPU版本在特性上存在一些差异。
- **特性差异**：
- GPU
