0.引言花了近两个小时，查阅诸多方法终于将Windows10下的Pytorch GPU版本安装成功。期间遇到诸多困难，结合自己的理解分析以及网络资源最终将各个问题逐一解决。在此撰写技术文档，记录安装过程中各种问题与解决办法，与各位共同学习。1.官网安装失败网上很多教程都是让大家前往官网安装，我首先也采用的这种方法，毕竟官网的东西一般来说是最靠谱的，打开Pytorch官网，点击页面左上角Get St
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2023-09-20 19:28:11
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01 问题描述笔者使用的是 Ubuntu 20.04.3 LTS，在使用 PyTorch 训练模型的时候，torch 模块引用失败，报错信息是：OSError: /home/wang/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/lib/…/…/nvidia/cublas/lib/libcublas.so.11: undefined symbol: cublas
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2023-08-30 21:26:44
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在使用 PyTorch 的过程中，有时会遇到“PyTorch 编译通过但是无法 import”的问题。这种情况通常与环境配置、编译过程或依赖项有关，这篇文章将详细记录解决此类问题的过程。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的系统环境与 PyTorch 的依赖项匹配。以下是我所使用的环境配置清单：
1. 系统操作系统：Ubuntu 20.04
2. Python 版本：3.8+
3. C
这个问题困扰了我两天了，一直在处理但没处理好。 因为我使用的conda安装，所以安装后用 conda list 查看了安装的包，是有pytorch这个包的（pip 似乎是 torch），但是就是引用失败。就是下图： 在安装遇到这个问题后，我查了很多的办法都没解决，清除环境、重装Anaconda等等。后来我意识到这可能是python本身的问题，于是我安装了3.8的版本，再继续安装pytorch（依旧
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2023-10-03 14:08:10
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Visdom 是一个专门用于 PyTorch 的交互式可视化工具，可以对实时数据进行丰富的可视化，帮助我们实时监控在远程服务器上进行的科学实验。 Visdom 的可视化可以在浏览器中查看，并且很容易地与其他人进行共享可视化结果。Visdom 的可视化类型种类非常多，大家可以参考下图： 安装并启动 visdom安装：pip install visdom开启 visdom 服
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2024-07-30 11:24:47
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Pytorch发布已经有一段时间了，我们在使用中也发现了其独特的动态图设计，让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解。上面的对比图来源于官网，官方认为，这两者最大的区别就是P
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2023-07-13 19:36:15
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b站小土堆的pytorch教学视频，实在是太好了。不光教代码的语法功能，更重要的是教你看pytorch官网。本文作为学习笔记，将小土堆提供的GPU训练代码进行详解分析，(因为这个案例基本上综合了小土堆前面讲过的所有内容)防止自己忘了。可以随时查看。代码import torch
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import Summar
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2024-01-21 09:30:37
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## 如何实现 "python import pytorch" 的步骤和代码解释
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现 "python import pytorch"。以下是实现的步骤和每一步需要做的事情。
### 步骤一：安装Python
在使用Python之前，你需要确保你的电脑上已经安装了Python。你可以从官方网站（[
### 步骤二：安装PyTorch
PyTorch
原创
2024-01-30 10:18:42
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## 无法 Import PyTorch 的解决方案
在数据科学和深度学习的领域中，PyTorch 是一个流行的开源框架。然而，很多初学者在尝试导入 PyTorch 时，可能会遇到各种各样的错误。这篇文章将帮助你理解常见的导入问题，并提供一些解决方案，同时带有代码示例和详细的说明。
### 1. PyTorch 简介
PyTorch 是一个由 Facebook 研发的深度学习框架，它支持动态
import toch还是import pytorch as torch的问题，很多人在学习PyTorch时会遇到类似的“库导入”困扰，其实解决这类问题的步骤并不复杂。接下来，我将分享一下这个问题的解决过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理等方面的内容。
首先，我们需要对系统做一个基础的预检，确保我们的环境可以支持PyTorch的运行。
| 系统要求 |
python 在import 自己些的包的适合会出现一些奇怪的问题,尤其是在vs code这种编程环境比较宽松的情况下，自己找了一些资料来解决这个问题但是经过反复的实验都没有成功，因此些一些自己的体会。首先推荐一篇博客：https://pyliaorachel.github.io/blog/tech/python/2017/09/15/pythons-import-trap.html 具体的imp
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2023-07-26 08:12:29
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# 如何解决“Android 不能 import aidl”的问题
在Android开发中，AIDL（Android Interface Definition Language）是一种用来定义Android进程间通信（IPC）接口的语言。如果你在开发过程中遇到“不能 import aidl”的错误，不用担心，本文将带你一步一步解决这一问题。首先，我们会梳理流程，然后详细介绍每一步的实现方式和代码
原创
2024-09-12 07:18:04
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在使用VSCode进行Java开发时，遇到的“不能import java”的问题是困扰许多开发者的常见问题。这篇文章将详细记录解决这一问题的过程，包括适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比等方面，帮助大家理清思路，有效解决此类困扰。
## 背景定位
在Java开发中，IDE（集成开发环境）能够极大地提高开发效率。虽然VSCode以其轻量级、可扩展的特性获得了大量Java开发者的青睐，但在使用过
安装时的一些注意事项：VMware 11默认不支持OS X，要用unlocker204进行修改，但是注意要在任务管理器停止4个进程：VMwareHostd,VMware NAT Service,VMUSBArbService,VMnetDHCP.一定要停止这4个进程，否则是无法安装OS X的！！！使用unlocker时，应该将它解压到系统盘下！！！！切记，否则，修改不能成功！！！安装完OS X后，
在使用 `conda` 环境时，有时会遇到 `Python` 不能正常导入的情况，这可能导致无法使用依赖包和库的问题。对于初学者和开发者而言，这确实会带来不少困扰。在这篇博文中，我将记录下如何解决这一问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的合理配置，这里列出了相关的软硬件要求。
| 组件 |
Redis有两种持久化方式：RDB和AOF 一、RDB(Redis DataBase) 1、原理：在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任
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2024-09-15 06:31:08
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问题1同一个目录下,有两个Python文件,A.py,B.py#A.py
from B importDclassC(object):pass
#B.py
from A importCclassD(object):pass
'''执行A.py
结果:
Traceback (most recent call last):
File "A.py", line 4, in
from B import D
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2024-06-13 17:01:48
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# 如何实现“import PyTorch C extensions”
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作为一名经验丰富的开发者，你经常会接触到各种技术和工具。其中之一就是PyTorch C扩展。在本文中，我将向你介绍如何实现“import PyTorch C extensions”，以帮助你解决这个问题。
## 流程概览
在开始之前，让我们先简要概述一下整个流程。下面的表格将展示实现“import PyTorc
原创
2023-07-30 12:10:08
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# PyTorch导入其他目录的方法
## 引言
PyTorch是一个用于深度学习的开源机器学习库，它广泛应用于研究和开发领域。在使用PyTorch进行开发时，我们有时候需要将自己编写的代码文件或者模型文件放置在不同的目录中，然后在主程序中导入这些代码或模型。
本文将教您如何在PyTorch中导入其他目录的代码和模型文件。我们将按照以下步骤进行讲解：
1. 创建一个新的PyTorch项目
原创
2023-11-11 09:43:13
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在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法：
人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation
2.
Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合
