PyTorch学习笔记（18）–划分训练集和测试集的脚本文件 本博文是PyTorch的学习笔记，第18次内容记录，主要记录了如何自动的划分训练集和测试集。主要包括了2种方式，第1种方式针对的是数据集是按照类别存放在多个文件夹中，适用于分类问题，将同一类的图片划分为训练集和测试集，第2种方式针对数据不按照分类存放，而是直接放在同一个文件夹下，将数据分成训练集和测试集。 目录PyTorch学习笔
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2024-06-08 23:22:43
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说明文档这个代码有点邪门，使用的torch、cuda、显卡版本都有限制。配环境有毒，怼着torch低版本去找合适的cuda、显卡，离谱= =最终成功版本：torch0.4.1 + cuda9.2.148 + 显卡2080ti。第一次知道显卡版本过高也不行= =。开始在3090上试图复现，整了一天到demo运行后报错：CUDA kernel failed : no kernel image is a
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2024-06-28 11:23:49
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写在前面：操作环境操作系统：win11专业版 GPU：GTX 3090 24G CUDA：12.0 python: 3.8 PyTorch: 2.0.1(baichuan2必须)一、baichuan2-13b-chat-4bits模型下载魔搭社区下载 先git clone仓库，然后手动下载bin文件环境部署这部分踩坑比较多，主要是各种库兼容性的问题，出现各种报错transformer需要4.33.
ubuntu18.04下RTX3090环境配置+CUDA11.1+cudnn8.0.5+tf2.4.0之前在2080TI上用deeplabcut跑动物轨迹识别，最近忍不住入坑了3090，下面是RTX3090搭建环境的过程。（坑真的超级多！！）系统：ubuntu18.04 显卡：RTX3090 CUDA：11.1 cudnn：对应CUDA11.1（8.0.5） tensorflow：2.4.0（2.
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2024-09-13 01:02:03
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# 使用3090Ti安装PyTorch的指南
在深度学习的世界中，CUDA的使用使得计算速度显著提高。NVIDIA的3090Ti显卡因其强大的性能而受到广泛欢迎。本文将详细介绍如何在搭载3090Ti显卡的机器上安装PyTorch，帮助大家更好地利用这一强劲的硬件。
## 环境准备
在开始安装之前，确保你的系统中已安装 NVIDIA 显卡驱动和合适的 CUDA 版本。PyTorch 是一个深度
原创
2024-10-02 06:10:36
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、RTX3090 终极生产力和8K神器 RTX3080发布也有了一段时间，虽然因为首发货源短缺导致了一些不愉快的事情，但没办法，RTX3080在高端显卡的竞争力基本没有没有一个能打的，实在是太香了。而30系显卡的老大哥RTX3090根据近期的详细测试，片面的讲在游戏性能上提升不大只有10%左右，价格却比RTX3080贵了好几千，或许24GB显存是RTX3090价格巨高的一个原因，而这个主
这里借鉴了rtx3090搭建tensorflow1.15环境这篇文章的内容，并且在安装的过程中对于中间的操作有一些调整。 我的配置：ubuntu:20.04cuda:11.1cudnn:8.05tensorflow:1.15.5python:3.8.2 这里的tensorflow不是自己指定的版本，我的理解为它是根据具体你安装的环境配置，来配置相应的tensorflow1.15中的小版本 配置完内
RTX3050ti、3060等系列显卡正确安装cuda、cudnn,配置Pytorch深度学习环境（避免由于版本不适应导致重装）如果你遇到以下问题，请认真看完，相信会有收获GeForce RTX 3070 CUDA capability sm_86 is not compatible the current PyTorch installation.
The current
目录1. 前言2. 配置过成2.1. cuda2.2. Anaconda2.3. Pytorch3. 总结：1. 前言 最近实验室配了台rtx3090的机器，环境什么的都没有配置，需要自己去配置。本来想在网上找一个比较简单的教程，但是我发现很多教程都比较乱，可能是因为rtx3090刚出来的时候还没有cuda适配好，各路大神在相似的基础上都有一些自己的特点。我自己是一个
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2024-01-13 20:00:11
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系统为win10，显卡为RTX3090 CUDA下载和安装下载：https://developer.nvidia/cuda-downloads依次选择：Windows - x86_ - 10 - exe(local)，点击 Download。由于RTX3090为比较新的显卡的（目前RTX3090Ti是最新的），下载的时候直接下载最新的 cuda 11.7避坑：复制下载后用迅雷下
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2024-01-31 16:30:15
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摘要TensorFlow官方TF1.14~TF1.15.5 不支持RTX3090，TF1.14、TF1.15使用CUDA10训练导致不可避免的NaN问题。使用Nvidia 版本的tensorflow可以支持TF1.x版本和新的硬件如RTX3090。问题python版本：python 3.6.13。Tensorflow 官网安装引导显示只测试了TF1.15.0 使用CUDA10.0 测试过的组合。
文章目录成功安装的细节安装tensorflow-gpu 2.5.0安装keras安装 cudnn问题1 -测试tensorflow是否安装成功问题2 tensorflow 和tensorlow-gpu问题3 conda 的多个数据源里面都没有 tensorflow-gpu=2.5.0，但是pip里面有问题4 tensorflow是gpu版本，keras是否也要指定gpu版本呢？问题5 tenso
作者 | Emil Wallner编译 | 青暮、陈大鑫Emil Wallner是一名自学成才的独立机器学习研究员。在这篇文章中，他将向我们展示，自己是如何围绕专业级显卡NVIDIA RTX A6000，一步一步搭建起一个仅需价值19万人民币的机器学习工作站。RTX A6000具备了RTX消费级显卡上同样的光线追踪特性，并与数据中心使用的A40进行了区分。RTXA6000采用了完整的GA
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2023-12-07 23:34:35
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By 超神经内容概要：英伟达在今天凌晨发布了 RTX 30 系列新品，在此之前的宣传内容中多次提及 21 年前的重大发布，本文将回顾 21 年前的 1999 年前后，NVIDIA 所经历的重要时刻。关键词：英伟达 GPU 商业分析美西时间 9 月 1 日清晨，NVIDIA CEO 黄仁勋继续在厨房进行新品发布。本次重磅发布的三款 RTX 30 系列显卡，性能均超过上一代旗舰产品。熟悉的厨房发布，熟
Hello大家好，我是兼容机之家的小牛。 原定于本月中旬发布的RTX3070因为市场竞争、货源储备的多重因素导致延期，将于后天10月29日正式发布，延后发布并不能浇灭玩家们的热情，近日不断有相关数据爆出，而部分外媒甚至直接挖出了英伟达官方的性能测试信息，现在就和小牛一起来看一看RTX3070的性能究竟几何吧！ 该测试结果所使用的平台为英特尔酷睿i9，分辨率为2560*144
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2024-08-12 11:26:37
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GitHub地址：https://github.com/KaihuaTang/Scene-Graph-Benchmark.pytorch我的配置GPUDriverCUDAPytorch3090460.32.0311.1conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0环境配置踩坑记录首
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2024-04-30 02:12:24
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今年九月NVIDIA发布新一代RTX 30系列显卡，首发型号有GeForce RTX 3090、GeForce RTX 3080以及GeForce RTX 3070。这代显卡的性能提升相当有诚意，GeForce RTX 3090能够畅玩8K级别游戏；GeForce RTX 3080显卡的性能两倍于GeForce RTX 2080 SUPER;而GeForce RTX 3070性能接近于GeForc
# PyTorch简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建深度学习模型。PyTorch拥有简单易用的接口，广泛应用于学术界和工业界。
## PyTorch的优势
PyTorch相对于其他机器学习框架的优势在于其动态图的特性。动态图指的是PyTorch能够在运行时构建计算图，这使得模型的开发过程更加灵活和直观。与之相比，其他框架如TensorFlow使用静
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2023-08-01 16:28:38
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## PyTorch 例子实现流程
本文将为刚入行的小白介绍如何实现一个使用PyTorch进行训练和预测的例子。我们将按照以下步骤进行：
```mermaid
gantt
title PyTorch 例子实现流程
section 数据准备
数据收集 :a1, 2022-01-01, 2d
数据预处理 :a2, aft
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2023-09-05 21:00:11
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2020年末，由于RTX3080系显卡刚刚发布不久，深度学习的软件配套还没有跟上，这时候安装pytorch会有一定的难度。 在安装的过程中，我参考了下面几位前辈的博客：为ubuntu18.04的RTX3080显卡安装驱动 在ubuntu上安装cuda 在ubuntu上安装cudnn 在ubuntu上安装pytorch 使用了下面几个配套资源： RTX3080中国官网cuda官网 cudnn官网py
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2023-12-23 13:42:24
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