文章目录Pytorch框架的使用摘要一、数据处理1.1 Dataset的重载1.2 DataLoader二、可视化2.1 Tensorboard的使用2.1.1 Tensorboard根据数据绘图2.1.2 Tensorboard显示图片2.1.3 Tensorboard显示model网络结构三、模型实践3.1 手写数字识别3.1.1 Model程序3.1.2 主函数程序总结 Pytorch框架
说实话.作为一个Coder.每天在各种IDE中切换编写Code.如果一个IDE Look and Feel总是无形中影响你每天Code Farm的心情.那该是多么不爽的事情.特别是针对本人对IDE总是有一种天生“洁癖感”.每当一们语言或技术在无意中吸引我.或是已经在粗糙的本文编辑器初体验.都会在两到三天体验期脱离出来.立马调到真正高效率的生成环境去Coding.高效率就意味当然脱不了IDE的支持.
一、查看cuda版本在命令行中输入nvidia-sminvidia-smi得到cuda版本为12.1，安装的cuda版本不高于12.1即可。二、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件以python3.9为例，当然其他版本也适用。经验：1. 安装cuda11.5（官网显示cu115）版本对应的三个组件，是比较稳妥的2. 国内源容易在安装时自动替换为cpu版本，因此从py
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2024-06-21 19:33:05
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，经常会遇到“Python 版本与 PyTorch 版本不兼容”的问题。不同版本的 Python 和 PyTorch 之间存在着依赖关系，这会影响我们项目的正常运行。
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## 问题背景
当我们尝试使用 PyTorch 进行机器学习任务时，可能会因为 Python 版本与 PyTorch 版本不匹配而遇到一系列问题。这种情形的出现通常与项目所依赖的库和
Pytorch 和MxNet（gluon) 的DataLoader以及DataSet设计得比较巧妙，简单记录一下，怕自己忘了。以MxNet为例介绍，因为我现在屏幕上的代码是MxNet的代码；但是Pytorch里好像是一样的，因为我发现gluon很多东西都和pytorch一样。主要是理解一下设计思路，以及一些以前我不常用的python小技巧。 DataLoader和DataSet都是可迭代
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2024-04-19 14:43:53
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在现代机器学习框架中，TensorBoard和PyTorch都是开创性的工具，但它们之间的版本兼容性问题常常困扰开发者。在这里，我们将探讨如何有效处理“TensorBoard与PyTorch版本”间的兼容性问题，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等多个方面。
### 版本对比
在对比TensorBoard与PyTorch的版本时，我们必须考虑到它们的兼容性。以下是
注：Yolov5 1~5版本并没有封装完好的TensorRT转换流程，故需要借助其他方法完成模型转换，但是6.0、6.1内置TensorRT的export。目录忽然发现，关于部署TensorRT的文章少的可怜，于是乎，决定分享一下我自己关于这部分内容的一些成功实操和心得。还是希望大家可以分享出去，让更多人看到！！！我的操作环境：前言版本对应关系：（这一部分如果已经完成了，可以直接跳到下一个环节）环
# PyTorch与Python版本：选择与兼容性
在深度学习框架中，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。它不仅能够有效处理张量计算，还能支持自动求导等功能，非常适合研究和生产环境。尽管PyTorch提供了丰富的功能，但用户在使用过程中常常会遇到与Python版本的兼容性问题。本文将探讨PyTorch与Python版本之间的关系，并提供相关的代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
原创
2024-10-21 05:57:04
283阅读
目录操作复制新的conda环境在新的环境中安装pytorch在新的环境中安装jupyterpython中的两大法宝函数(也可用在pytorch）建立新项目针对这个项目打开我们的jupyter notebookpytorch记载数据初认识dataset代码示例安装tensorboardtensorboard中的add_scalar()方法tensorboard中的add_image()方法安装Op
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2024-09-23 10:02:44
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Summary on deep learning framework --- PyTorch Updated on 2018-07-22 21:25:42 import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11 ## Versio
# PyTorch 与 NumPy 的版本对比与实用指南
在机器学习及深度学习的研究与实践中，PyTorch 与 NumPy 是两个不可或缺的重要库。NumPy 是 Python 领域中最基础的数值计算库，而 PyTorch 则是深度学习领域中广泛使用的框架。尽管它们的功能有所重叠，比如都可以进行多维数组的操作，但它们各自适用的场景并不相同。
## NumPy 的基础
NumPy（Numer
原创
2024-08-06 14:10:57
196阅读
# 如何实现“cuda版本与pytorch版本对应”
## 一、流程概述
为了实现“cuda版本与pytorch版本对应”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 查看PyTorch版本 |
| 2 | 查看CUDA版本 |
| 3 | 下载对应PyTorch版本的CUDA工具包 |
| 4 | 安装CUDA工具包 |
| 5 |
原创
2024-02-18 06:25:39
881阅读
文章目录Python环境下的pytorch环境安装以及学习资料一、学习资源1.视频入门教程：二、环境安装1.cuda版本确认以及更新2.在Anaconda3的基础下安装pytorch3.测试是否安装成功总结 Python环境下的pytorch环境安装以及学习资料自己刚接触pytorch学习，做个学习笔记来记录一下学习过程提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、学习资源1.视频入门教程：
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2023-09-08 15:31:05
477阅读
Nvidia cuda 与 cudatoolkit 的区别注意:确保编译CUDA版本和运行时CUDA版本匹配。你可以在PyTorch网站上查看支持的CUDA版本的预编译包。以下内容转载自：在使用 Anaconda 安装 Pytorch 深度学习框架时，可以发现 Anaconda 会自动为我们安装 cudatoolkitconda install pytorch torchvision cudato
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2023-08-10 18:15:51
484阅读
# PyTorch与TensorFlow版本对应关系
在深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是两种最流行的开源框架。尽管它们的功能类似，但在不同的应用场景和研究中，它们的版本对应关系往往让新手感到困惑。本文将探讨PyTorch和TensorFlow之间的版本关系，并提供一些代码示例。
## PyTorch与TensorFlow版本对应关系
根据框架的发布情况，我们可以总结出Py
PyTorch简介： PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。Pytorch是当下最火热，发展势头最猛的深度学习框架。 PyTorch相对于Tensorflow更易于上手，使得初学者可以更方便的了解深度学习。下面我们来学习PyTorch以及相关软件的开发环境安装。虽然安装顺序并没有要求
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2023-11-04 22:42:05
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Numpy & PyTorch知识点总结前言Numpy1.np.random模块常用函数2.Numpy数组创建函数3.Numpy算术运算4.Numpy中改变向量形状的函数5.合并数组6.Numpy中的几个常用通用函数7.Numpy广播机制PyTorch概述1.Pytorch主要包组成：2.PyTorch与Numpy区别1.创建Tensor2.修改Tensor的形状3.常用选择操作函数4.
目录什么是numpynumpy的安装numpy数组定义numpy数组numpy数组的相关功能基本操作 0数组和1数组 随机数组二维数组numpy的数组操作我们再平常学习python和matlab中经常会看到一个词numpy，并且各大项目算法中都会涉及它，那究竟什么是numpy呢，我们今天就一起来看看吧什么是numpynumpy是由两个单词组成的——numerical、pytho
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2024-09-23 15:38:39
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目录介绍容器和大型模型用于Transformer的Dockerfile组合容器构建容器运行容器总结下载项目文件 - 3.7 KB介绍Docker等容器技术可简化依赖项管理并提高软件的可移植性。在本系列文章中，我们探讨了Docker在机器学习(ML)场景中的使用。本系列假设您熟悉AI/ML、容器化，尤其是Docker。在本系列的前一篇文章中，我们使用TensorFlow使用容器化对象检测API环境对
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2024-10-24 11:13:50
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第1关：Numpy 创建数组
任务描述
本关任务：使用 Numpy 创建一个多维数组。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：创建数组。
创建数组
在 Python 中创建数组有许多的方法，这里我们使用 Numpy 中的 arange 方法快速的新建一个数组：
1. import numpy as np
2. a = np.arange(5)
其中 import numpy a
