红帽（Red Hat）作为全球领先的企业开源解决方案提供商，凭借其领先的技术和客户导向的服务，成为了企业级Linux操作系统的代表之一。同时，红帽也在其他领域有所涉足，比如Lua编程语言和Torch深度学习框架。
在Linux领域，红帽公司以其旗舰产品Red Hat Enterprise Linux（RHEL）而闻名世界。RHEL是一款基于开源Linux内核的企业级操作系统，旨在为企业提供安全稳
原创
2024-04-26 10:10:08
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正文： TestLua的例子，挺有意思的，使用Lua对网游开发来说，很实用。我目前这个项目没有使用Lua等脚本，已经吃尽苦头了，每次客户端更新就流失好多玩家。虽然我的项目没有用cocos2d-x开发，但是因为最近在研究它，所以就好奇一下lua和cocos2d-x的整合。Himi那篇了（高手一只，不解释）。所以只能靠自己了。Lua例子，以及在cocos2d-x里使用Lua的简单规则，请
pytorch和tensorflow函数对应关系方法名称大写一般为类，小写为函数，如A，a，使用方法为A()(),a()作用Pytorchtensorflow平常系列tensor常量troch.tensor()tf.constant()rangetorch.arange()tf.range()求和元素.sum()tf.reduce_sum()随机变量torch.normal()tf.random.
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2024-03-17 19:04:17
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# PyTorch与Torch的探索之旅
在深度学习领域，PyTorch和Torch是两个非常重要的工具。PyTorch是一个基于Torch的深度学习框架，但它在许多方面进行了改进，已经成为研究和工业界的热门选择。本文将深入探讨它们之间的关系、特点，以及如何在实际项目中使用PyTorch。
## 1. PyTorch简介
PyTorch是由Facebook人工智能研究院开发的开源深度学习框架
# torch 和 pytorch 问题解决指南
在使用深度学习框架时，`torch` 和 `pytorch` 常常让人混淆。实际上，`torch` 主要是一个基础库，而 `pytorch` 是基于 `torch` 构建的一个更高层次的深度学习框架。理解这两者之间的关系，对我们在使用这两个库时十分重要。接下来，我们将深入探讨环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等方面。
在本篇博文中，我将详细介绍如何解决与`Python`和`Torch`相关的一些常见问题，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展六大模块。希望通过这个结构化的方式，能够帮助大家更好地理解和实践。
首先，确保我们所使用的技术栈兼容性，以下是Python、PyTorch安装的代码块：
```bash
# 创建虚拟环境并激活
python -m venv myenv
sourc
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，而 Torch 是其早期版本。选择这些工具时可能会遇到各种问题，比如版本兼容性或参数设置不当等。这篇博文将深入探讨如何解决“torch和pytorch”相关的技术问题，并通过多种图表和代码示例清晰地展示这一过程。
### 背景定位
在现代深度学习项目中，PyTorch 作为一个杰出的工具，广泛应用于学术界和工业。在功能和性能上，PyTorch 对比之前的
torch.cat() 和 torch.stack()略有不同torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.cat()对tensors沿指定维度拼接，但返回的Tensor的维数不会变，可理解为续接；torch.stack(tensors,dim=0,o ...
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2021-08-20 10:45:00
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1.pytorch和tensorflow的区别？ 1、首先是图的创建和调试 pytorch图结构的创建是动态的，即图是运行时创建的，更容易调试pytorch代码 tensorflow图结构的创建是静态的，即图首先被“编译”，然后再运行。 （一个好的框架应该要具备三点： ——方便实现大计算图； ——可自动求变量的导数； ——可简单的运行在GPU上； pytorch都做到了，但是现在很多公司用的都是
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2024-05-09 22:09:52
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结论： torch.max(),不指定dim参数，返回输入张量中所有数据的最大值； 如果指定dim参数，则返回按照指定维度的最大值和各最大值对应的位置 torch.argmax(),不指定dim，然后输入张量中所有数据最大值位置（按照张量被拉伸为1为向量算）； 如果指定dim，返回指定维度的最大值位 ...
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2021-07-28 17:10:00
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0 前言当前pytroch是最流行的深度学习框架， 最主要的优点就是灵活易用。 tensorflow在很多生产部署环境中应用也还比较广泛， 虽然不好用， 但是效率上还是有点优势的。很多最新的研究工作是基于torch做的， 实际应用时可能需要转换为tensorflow。 因此， 这里列出一些常用的api映射关系，方便查阅和避坑。需要注意的是， torch的api比较简单， 但tensorflow的a
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2024-03-25 14:09:37
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官方文档解释： To create a tensor with pre-existing data, use torch.tensor(). To create a tensor with specific size, use torch.* tensor creation ops (see Cre ...
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2021-11-02 21:44:00
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结论 torch.stack ，类似并联，结果是在相应的维度会增加一维； 所以要求每个tensor大小相等 torch.cat 类似串联，结果是在相应的维度值会增加，所以要求扩展的维度大小相等 1.torch.stack l = [] for i in range(0,3): x = torch.r ...
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2021-07-27 20:27:00
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TORCH.ADDCDIVtorch.addcdiv(input, tensor1, tensor2, *, value=1, out=None) -> Tensor# input + value * tensor1 / te
原创
2022-12-03 00:00:36
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文章目录摘要1 显卡驱动、CUDA、cuDNN介绍1.1 显卡驱动1.2 CUDA1.3 CUDNN2 形象的说法3 查看显卡驱动 摘要在配置PyTorch的过程中，显卡驱动、CUDA、cuDNN三者之间的关系、作用以及在众多版本中如何搭配一直困扰着我。虽然网上资料很多，但各说其词，即使最终迈过种种坑成功运行，但脑子里还是一团乱麻。所以回过头来看NVIDIA的官方文档，一方面记录配置过程防止遗忘
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2024-04-07 15:11:19
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tensorflow使用（转）https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/tree/master/tf/learning-tf-zh一、基础变量TensorFlow 是一种表示计算的方式，直到请求时才实际执行。 从这个意义上讲，它是一种延迟计算形式，它能够极大改善代码的运行：更快地计算复杂变量跨多个系统的分布式计算，包括 GPU。减少
引言：AlphaGo在2017年年初化身Master，在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手，取得60连胜，未尝败绩。AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow——Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架。 TensorFlow TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码。它
** 结论 torch.repeat: 输入张量的从后往前的后面维度对应按照repeat中大小进行repeat操作（所以 输入张量维度>= repeat维度）。 假设输入张量为（a,b,c）,repeat(x,y),则为b维度repeat x倍，c维度repeat y倍；最终输出维度为（a, bx, ...
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2021-07-28 11:12:00
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torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵
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2021-03-15 17:23:00
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PyTorch 的诞生2017 年 1 月，FAIR（Facebook AI Research）发布了 PyTorch。PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架，但是因为 Lua 语言较为小众，导致 Torch 学习成本高，因此知名度不高。PyTorch 的发展2017 年 1 月正式发布 PyT
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2023-09-17 12:12:58
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