1、区分显卡版本
RTX30系列的显卡只支持cuda11以上的版本，这是一个天坑，在安装的时候一定要区分开来，不然安装半天cuda10版本的，根本不能用，原因是因为算力不同。对于其他版本的cuda，主要通过命令nvidia-smi来查看，只要不高于显示的cuda版本即可。2、区分Pytorch，TensorFlow版本Pytorch好像可以向下兼容，不过Pytorch要严格对应Torchvisio
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2024-05-16 22:14:42
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# IDEA运行Java版本不够
## 1. 背景介绍
在使用IntelliJ IDEA这样的集成开发环境（Integrated Development Environment，简称IDE）开发Java项目时，有时会遇到Java版本不够的问题。IDEA是一款功能强大的IDE，但它自带的Java运行环境（Java Runtime Environment，简称JRE）版本可能不是最新的，或者与当前
原创
2024-01-15 08:19:48
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今天是微软每个月的例行更新日因此按惯例微软公司的各个产品都迎来新的累积更新修复各种错误和漏洞等。不过微软已经在上个月月底推送部分测试更新，因此这次的累积更新新增的修复日志和改进内容相对比较少。安全性方面主要是修复部分系统附带的软件例如虚拟机和浏览器等，具体漏洞信息可参考微软安全中心公告。 Windows 10 Version 1903版：适用于此版本的KB4512508累积安全更新成功
【1.6】docker25.1 docker简介25.2 安装docker25.3 镜像管理25.4 通过容器创建镜像25.5 通过模板创建镜像 25.1 docker简介官网 www.docker.comgithub https://github.com/docker/docker.github.io开源的容器引擎，可以让开发者打包应用以及依赖的库，然后发布到任何流行的linux发行版上，移植
声明：本文章是根据网上资料，加上自己整理和理解而成，仅为记录自己学习的点点滴滴。可能有错误，欢迎大家指正。一、简介1.什么是pytorch？ Pytorch是基于torch的python版本的机器学习库，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程。 Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor )库，在机
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2024-08-08 14:31:50
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配置与安装Pytorch之前装过了就不写在这了，anaconda真好用.jpg显卡：驱动 + CUDA工具包检查驱动：任务管理器 -> 性能 -> GPU 能显示型号说明驱动是ok的创建环境和“把大象装进冰箱”一样需要三步： ①进入anaconda prompt ②conda create -n pytorch python=3.6 ps:这里的“pytorch”是我们取的环境名，“
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2023-12-11 19:34:32
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在深度学习领域，PyTorch已成为一个流行的框架，其灵活性和高效性使其在众多研究与应用场景中占有一席之地。然而，随着开发者使用不同版本的PyTorch，出现了精度不一致的问题。版本迭代往往伴随着新的功能和优化，但也可能导致某些模型精度的差异，这给模型的可重现性带来了难题。本文将深入探讨“PyTorch版本不同导致精度”问题，通过分层结构提供详细的分析和解决方法。
### 背景定位
关于PyT
纪念被我折磨过的机器显卡驱动安装（能用nvidia-smi查看就说明成功安装了）在anaconda环境里安装cudatoolkit，别在外部环境安装cuda,cudann 显卡驱动安装（能用nvidia-smi查看就说明成功安装了）这是第一步，需要安装你电脑上的英伟达显卡驱动，没有显卡驱动，后面安装什么cuda就没用 去nvidia官网找符合你电脑型号的显卡驱动：三个红框对应，下载.run文件，
背景使用Anaconda配置源码环境源码需要使用python setup.py来编译依赖cuda的torch拓展模块，如 nms，ROIPool，ROIAlign等等系统的CUDA和Conda装的cudatoolkit版本不同问题符合上述背景条件或者类似条件，会导致一些奇怪的错误，例如：ImportError: ***/ATSS/atss_core/_C.cpython-36m-x86_64-li
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2023-10-20 16:36:32
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pytorch 简介pytorch 是目前世界上最流行的两个机器学习框架的其中之一，与 tensoflow 并峙双雄。它提供了很多方便的功能，例如根据损失自动微分计算应该怎样调整参数，提供了一系列的数学函数封装，还提供了一系列现成的模型，以及把模型组合起来进行训练的框架。pytorch 的前身是 torch，基于 lua，而 pytorch 基于 python，虽然它基于 python 但底层完全
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2024-06-17 16:55:49
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问题描述笔者在训练一个深度学习网络时，发现使用不同的PyTorch版本运行同一个训练代码，训练出来的网络结果差异巨大。具体来说，笔者训练得到的结果如下所示：PyTorch版本Torchvision版本测试结果1.20.4.082.580171.50.6.083.118471.60.7.074.977951.100.11.168.33818网络的参数以及训练的设置完全相同，但是却得到了差异巨大的结果
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2023-06-19 15:00:39
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# PyTorch安装CUDA版本要求的科普文章
在深度学习领域，PyTorch是一款广受欢迎的开源框架，而CUDA则是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU加速计算。若要在PyTorch中使用CUDA加速，用户必须确保所安装的PyTorch版本与CUDA版本相兼容。本文将深入探讨PyTorch安装的CUDA版本要求，并提供代码示例帮助用户快速入门。
## PyTorch与C
文章目录问题描述：问题分析：问题解决：一、Anaconda下载安装（电脑已安装Anaconda的可忽略这一步）二、修改下载源为清华源（之前配置过的建议也再重新配置一遍）三、查看自己电脑的CUDA版本四、创建独立虚拟环境五、安装pytorch六、到自己的开发IDE里选用虚拟环境 问题描述：在跑项目时遇到了以下问题：RuntimeError: CUDA error: no kernel image
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2023-08-26 11:32:43
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目录一、anaconda安装及虚拟环境创建1.anaconda的下载 2.Anaconda的安装3.创建虚拟环境 3.1 环境启动 3.2 切换镜像源 3.3环境创建3.4 激活环境 3.5删除环境二、pycharm安装1.pycharm下载2.pycharm的安装三、CUDA的安装1.GPU版本和CUDA版本、cudnn版本、显卡驱动的对应关系1
注意注意注意：安装pytorch不管是CPU版本的还是GPU版本的，都是需要非常地注意版本匹配的问题。大致流程就是先安装Anaconda软件，然后检查更新显卡驱动（如果是比较新的电脑可以不更新，我的是18年买的，时间比较久了，所以我更新了以下），然后安装CUDA软件（我本来下载的是11.7的，然后在后面使用本地离线下载pytorch时出现了torch.cuda.is_available（）fals
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2024-05-23 13:56:21
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本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。1. Pytorch简介在这一部分，我们将会对Pytorch做一个简单的介绍，包括它的历史、优点以及使用场景等。1.1 Pytorch的历史PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架。在2016年发
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2024-06-13 19:42:53
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问题场景：组内公共服务器，配有3090 * 8，供多人使用，用于深度学习代码开发。 同一Linux用户，使用conda进行环境管理。问题描述：昨天还正常使用的conda环境，在今天运行代码时突然显示GPU不支持该版本。原因分析：首先怀疑是不是其他人误用了该环境，并且更换了pytorch版本。通过conda list查看该坏境下安装的包，发现目前该环境下仅有1.8.0版本的pytorch，可以适配3
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2024-01-05 19:42:41
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一般来说，从官网安装 pytorch，安装 numpy 不会安装最新的，会有一个校验，不会出现不兼容。 但是，最近在 arm 架构
Pytorch好用在哪，要对比之后才知道。之前，斯坦福大学研究机器学习的博士生Awni Hannun，围绕PyTorch还是TensorFlow这个话题，做了一个深入的比较。量子位把内容传送如下：我写的这份指南，主要对比了PyTorch和TensorFlow之间的区别。希望对那些想着手开始一个新项目或者考虑转换深度学习框架的人有所帮助。我主要考察了深度学习堆栈的训练和部署时，相关的可编程性和灵活性
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2024-08-28 15:00:43
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# 如何在 PyTorch 中实现不区分 CPU 和 GPU 的训练
在进行深度学习开发时，PyTorch 是一个非常流行的框架。知识丰富的开发者通常会希望其代码能够在 CPU 和 GPU 上都能无缝运行。本文将引导你了解如何实现这一目标，并提供具体的代码实现。
## 流程概述
我们可以将实现的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
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2024-08-27 05:59:38
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