首先可以参考blog： 如果你能从上面过程中完美安装成功那么下面便不需要看了。 成功标准：在pycharm中的工程中输入import torch
文章目录前言python-切换镜像源和使用PyCharm进行第三方开源包安装1. 切换镜像源2. 使用PyCharm进行第三方开源包安装 前言博主点个赞，评论，收藏一键三连啊，写作不易啊^ _ ^。 而且听说点赞的人每天的运气都不会太差，实在白嫖的话，那欢迎常来啊!!!python-切换镜像源和使用PyCharm进行第三方开源包安装1. 切换镜像源切换镜像源，多的不说，敏感字就不写了，会被拦
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2024-08-06 09:02:46
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阿里妹导读：上个月，PHP开发者在网上纷纷反映出现 Composer 镜像无法访问的问题。阿里云内部一位 90 后工程师顾咏连夜开工排查，快速解决问题后，他在问题群里收到了一大波来自用户的红包。顾咏最后谢绝了红包，接受了阿里技术的邀请，来聊一聊这次事件问题背后的技术。 一则消息 前段时间，因为国际网络不稳定问题，国内各大Composer镜像都出现了间歇性无法访问情况，这对国内PHPe
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2024-09-26 11:35:01
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1.安装与使用测试系统是ubuntu14.04LTS,默认安装在～/torch，当然我以前已经安装过torch7不知道为什么还是不能用。后来安装官网上的那个安装方法就好了，需要连网，而且安装的时间比较久。以下用的是shell脚本，当然前提是你安装了git的，不要问我git是什么东西。 # in a terminal, run the commands
curl -sk https://raw.g
文章目录背景torch.autograd.grad()torch.autograd.backward() 背景一般情况下，我们有了Loss之后，loss.backward()就计算好了梯度，其他的根本不用管，例如标题的那两个函数。但是最近碰到一些定制化需求，上述知识已经不够，遂记录下来。torch.autograd.grad()torch.autograd.grad(
outputs, #
参看中文官方文档，一定要学着去看官方文档！！！ tochvision主要处理图像数据，包含一些常用的数据集、模型、转换函数等。torchvision独立于PyTorch，需要专门安装。 torchvision主要包含以下四部分：torchvision.models: 提供深度学习中各种经典的网络结构、预训练好的模型，如：Alex-Net、VGG、ResNet、Inception等。torchvis
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2024-07-09 19:34:34
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接下来一段时间小牛要完成毕设，方向主要是深度学习模型这边的，有点头大，慢慢来吧搭个环境先目录1、Anaconda的安装与配置1.1、首先了解一下anaconda概念和用途1.2、下载anaconda1.3、检查是否安装成功1.4、换源1.5、打开Anaconda Navigator 2、安装PyCharm2.1、进入官网下载2.2、破解2.3、成功1、Anaconda的安装与配置1.1、
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2024-05-06 16:38:07
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系列文章目录torchvision是pytorch的一个图形库，它包含了torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms、torchvision.utils四部分。 1、torchvision.datasets: 一些数据集。 2、torchvision.models: 常见卷积网络模型。 3、torchvision.tr
前言本电脑之前已安装CUDA，但一些老版本的torchvision并不支持新的网络。随着科技发展，现重新安装CUDA 12.1.1版本。PS：教程都是通用的，CUDA 11.X版本同样适用。1、CUDA的下载安装CUDA版本选择： 查看电脑CUDA支持版本。按住键盘win+ R ，输入cmd打开界面，输入nvidia-smi PS：这里显示的意思的电脑最高支持的CUDA版本，只要低于该 CUDA
本文记录Anaconda完整的下载与安装过程，环境变量的配置，以及如何启动Jupyter notebook并编写第一句代码。以上三项是每一个Python初学者必经之路。不建议直接去Python官网下载安装Python，而是去Anaconda官网，下载对应本机操作系统的Anaconda工具。好处有二：其一，Anaconda是专门用于科学计算的Python发行版，可以很方便地解决多版本Python并存
1. Anaconda安装安装步骤：官网下载anaconda安装包https://www.anaconda/distribution/#download-section；下载好安装包之后，点击运行安装包；选择安装路径，切记要勾选Add Anaconda to the system PATH environment variable，等待安装完成；验证安装成功，打开cmd，输入conda，回
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2023-11-21 23:28:14
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yocto构建自定义镜像本文将基于STM32MP157开发板分析yocto构建镜像的流程，并刨析开发板自带的自定义镜像菜谱是如何设计的，最后尝试编写自己的自定义镜像。yocto创建镜像流程OpenEmbedded核心和其他Yocto项目层包括一些样例镜像。这些镜像提供用于典型Linux操作系统栈的根文件系统配置。所有核心镜像菜谱都继承自core-image类,core-image类自己从image
Oh My Zsh是一款社区驱动的命令行工具，正如它的主页上说的，Oh My Zsh 是一种生活方式。它基于zsh命令行，提供了主题配置，插件机制，已经内置的便捷操作。给我们一种全新的方式使用命令行。安装oh-my-zsh前提条件：必须已经安装了zsh可以通过命令：$ zsh --version
查看是否安装了zshOh My Zsh 的安装方式非常简单，可以通过curl或wget的方式，用一条命
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2024-03-29 22:39:47
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Oh My Zsh, 『 安装 & 配置 』转至 DreamOh My Zsh 是什么Oh My Zsh 是一款社区驱动的命令行工具，正如它的主页上说的，Oh My Zsh 是一种生活方式。它基于 zsh 命令行，提供了主题配置，插件机制，已经内置的便捷操作。给我们一种全新的方式使用命令行。Oh My Zsh 是基于 zsh&nb
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2024-05-17 08:04:45
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目标1.知道数据加载的目的2.知道pytorch中Dataset的使用方法3.知道pytorch中DataLoader的使用方法4.知道pytorch中自带数据集如何获取1.使用数据加载器的目的深度学习是由数据支撑起来的，所以我们一般在做深度学习的时候往往伴随着大量、复杂的数据。如果把所有的数据全部加载到内存上，容易把电脑的内存“撑爆”，所以要分批次一点点加载数据。 每一种深度学习的框架都有自己所
Stream一般来说，cuda c并行性表现在下面两个层面上：· Kernel level· Grid levelStream和event简介Cuda stream是指一堆异步的cuda操作，他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的cuda编程模式我们已经熟知了：· 将输入数据从host转移到device· 在device上执行kernel· 将结果从device上转移回host
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，可被用于语音或图像识别等多项机器深度学习领域。对于这种高大上的东西估计很多人都想学吧，包括我这位零基础的小编。但网上找到的教程大多都不是新手向的，而且基本用的也不是Windows系统，这让我们这种新手很苦恼。但我参考了AndrewChe的教程，加上实践操作，我成功的在Windows上安装了TensorFlow，以下
问题描述：在PyCharm中导入了pytorch模块，之前一直可以正常使用，不知道为什么突然cuda用不了了，测试出现了torch.cuda.is_available()返回False问题解决方案：刚开始我在PyCharm之前设置的环境中重新安装pytorh，但是一直不行，于是我参考了网上解决方法，重新创建了新的虚拟环境，直接在官网上装Pytorch（GPU）版本，解决了
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2024-06-28 14:13:15
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使用命令：pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple配置完国内镜像源，pip下载的速度飞快。
安装步骤：1.鼠标右击【R2020a.zip.001】压缩包选择【解压到 R2020a】 2.打开解压后的文件夹，双击启动【虚拟光驱】 3.点击【加载镜像】选择安装包解压后的文件夹中的【MATLAB R2020a v9.8.0.ISO】镜像，点击【打开】 4.双击打开镜像路径中的【MATLAB R2020a v9.8.0.ISO】 5.鼠标右击【setup】选择【以管理员身份运行】 6…选择【是】
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2024-05-23 20:11:34
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