上一节深度学习环境搭建：Pytorch与CUDA的安装我们讲到如何在Windows 10中安装pytorch以及与之对应版本的CUDA。安装完CUDA后Pytorch只是能使用GPU，但是真正利用GPU进行深度学习模型的搭建以及卷积计算的时候还需要安装cuDNN。下载对应的cuDNN。 这里需要注意的是在下载前需要我们先注册账号，填写对应信息，然后打开页面选择对应CUDA版本的cuDNN。根据上一
Pytorch环境配置——从零开始（不需要anaconda）Pytorch环境配置查看显卡信息安装CUDA Toolkit下载pytorch的whl文件，pip本地安装测试GPU是否运行pip在线安装 前面的文章，配置基本环境Python 环境安装系统教程——PyCharm pytorch学术界用的多，tensorflow工业界用的多。网上很多pytorch的教程，都需要安装anaconda，其
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2023-09-25 12:17:43
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# 如何实现“pytorch可以不装cuda吗”
作为一名经验丰富的开发者，你一定知道pytorch通常需要依赖cuda来加速计算。但有时候我们可能并不想安装cuda，那么是否有替代的方法呢？下面我将向你展示如何在不安装cuda的情况下使用pytorch。
## 总体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
|
原创
2024-03-24 05:25:49
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这篇文章介绍如何不使用conda等包管理系统在Windows系统上直接使用pip安装Pytorch和Torchvision。首先你需要有Python 3.6以上的64位环境（32位是不可以的哟！），并且假设你有NVIDIA显卡且已安装CUDA。 文章目录1. 查看CUDA版本2. 找到合适的Pytorch和Torchvision版本(1) 找到Pytorch安装包(2) 找到Torchvision
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2023-10-10 13:09:46
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1、anaconda安装1、下载地址：小强软件商城-Pytorch安装包专用和安装路径在小强软件商城，下载好anaconda安装包后，解压开始安装2、安装anaconda的步骤，只需要注意在这里（下图），勾选环境变量即可，否则安装完后，要单独配置系统变量。其余的一直默认下一步即可3、安装完后，点击电脑左下角的anaconda命令窗口（prompt）2、切换下载源4、输入命令（作用是生成.conda
## 为什么PyTorch可以使用CUDA，而TensorFlow不能
### 概述
在深度学习领域，使用GPU进行计算可以显著加速模型的训练和推理过程。PyTorch和TensorFlow是当前最受欢迎的深度学习框架之一，它们都提供对CUDA的支持，以便利用GPU进行加速计算。然而，有一点需要注意的是，PyTorch可以相对容易地在CUDA上运行，而TensorFlow在这方面相对复杂一些。
原创
2023-11-22 09:11:41
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# 如何使用 pip 安装 PyTorch 并下载 CUDA
对于刚入行业的小白，理解如何安装 PyTorch 并确定是否下载 CUDA 可能会有些麻烦。本文将详细阐述整个安装流程，并提供简单易懂的代码示例，帮助你顺利完成这一任务。
## 流程概览
以下是安装 PyTorch 和对应 CUDA 的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定系统
## CUDA与PyTorch的兼容性
在深度学习中，PyTorch是一个流行的开源机器学习库，而CUDA是NVIDIA为其GPU提供的并行计算平台和编程模型。很多使用PyTorch的开发者都会问一个问题：“可以下载CUDA版本以下兼容的PyTorch吗？”本文将对此进行讲解，并提供相关代码示例。
### 什么是CUDA和PyTorch
**CUDA**（Compute Unified De
1. Anaconda 下载在机器学习，深度学习中，要用到大量的 package（就是各种工具包）。如果说，函数是一个工具，那么 package 就是一个工具包。一个个安装 package 很麻烦，而且容易出现疏漏。于是，就有了 Anaconda，这是一个集成了常用于科学分析（机器学习，深度学习）的大量package。也就是说，你只要安装了 Anaconda，就安装了很多我们之后要用的许多pack
1、安装环境OS: Win10 专业 x64Python: Python 3.7.7（通过Anaconda软件自带安装）Anaconda: Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe 【这个版本自带的py
PyTorchtorch.autograd模块深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数, PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程。autograd.Variable是autograd的核心类, 它简单封装了Tensor(最新版PyTorch已经将Variable和Tensor的API合并
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2023-10-15 07:43:52
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我的机器没有nvidia的显卡，因此只能使用CPU模式，网上很多是GPU模式下的配置，对于CPU模式往往一句话带过，对于初学者来说，往往会摸不着头脑。因为每个人的机器多少会有差异，因此跟着教程做的时候通过会遇到一些意外的问题，不用怕，google之，真心感觉google的强大，很多问题一搜便有结果。建议大家在配置之前，认真阅读官网的教程，讲得很到位，会让你少走许多弯路。 安装
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2024-01-09 20:33:51
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网上资源越来越多，关于PyTorch的安装教程各式各样，下面我将详细介绍在安装过程中的操作步骤。 经过上述流程图的介绍我们心中对安装过程有了一个大致的轮廓。下面我将对每一步进行细致的说明步骤Ⅰ:检查显卡支持的的CUDA版本我们可以通过英特尔的显卡控制面板来查看我们显卡驱动支持的CUDA版本首先鼠标右击桌面-显示更多选项-NVIDIA控制面板-点击弹出界面左下角的(系统信息)-点击弹出界面
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2023-11-05 21:41:00
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使用驱动精灵安装 安装cuda高版本的cuda是可以兼容低版本的cuda的，比如我的电脑支持cuda11.0，我就可以安装cuda10.0/cuda10.1/cuda10.2等，但是如果我的电脑只支持cuda10.0那就不可以反过来安装cuda10.1。 打开NVIDIA控制面板，点击 帮助——系统信息——组件，查看自己电脑支持的cuda版本，我的笔记本显卡为以看到CUDA为11.0，那
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2023-11-22 22:00:08
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# PyTorch与CUDA的安装指南：使用Conda
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API，能够加速深度学习计算。通过结合PyTorch与CUDA，我们能充分发挥GPU的计算能力，提升训练模型的效率。本文将介绍如何使用Conda来安装PyTorch及其对应的CUDA版本，并使用代码示例进行演示。
## 什么是Conda？
Conda
DATA LOADING AND PROCESSING TUTORIAL在解决任何机器学习问题时，都需要花费大量的精力来准备数据。PyTorch提供了许多工具来简化数据加载，希望能使代码更具可读性。在本教程中，我们将看到如何加载和预处理/增强非平凡数据集中的数据。为了运行下面的教程，请确保你已经下载了下面的数据包：scikit-image：为了图片的输入输出和转换pandas：为了更简
在做深度学习项目时，遇到了torch.cuda.is_available()返回false的问题，经CMD查看自己的CUDA版本为11.6。然后在文章的指导下发现自己下载的是CPU版本的Pytorch，于是卸载，打算安装GPU版本。首先在pytorch官网，选择了pip方式。 然后复制该指令进行下载，但是出现报错 ERROR: Could not find a version th
以下是两种主要的迁移学习场景微调convnet : 与随机初始化不同，我们使用一个预训练的网络初始化网络，就像在imagenet 1000 dataset上训练的网络一样。其余的训练看起来和往常一样。将ConvNet作为固定的特征提取器 : 在这里，我们将冻结所有网络的权重，除了最后的全连接层。最后一个完全连接的层被替换为一个具有随机权重的新层，并且只训练这个层。 一开始先导
由于原来本机中已经安装了VS2017，于是我直接安装CUDA。【如果是遇到异常报错的，请直接看最后的解决方案】一：安装CUDA首先到官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive上根据自己的系统版本下载了CUDA10.1但是在安装的时候，还没进入安装界面就弹出了出错的窗口，由于当时没想到写博客，于是没有截图保留。经过几次尝试和百度，最终做出了
# PyTorch CUDA版可以用CPU吗？
在深度学习领域中，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架。它提供了用于构建和训练神经网络的丰富的工具和库。PyTorch还提供了一个CUDA版本，该版本可以利用GPU的并行计算能力来加速深度学习任务。那么，PyTorch CUDA版是否可以在没有GPU的情况下使用CPU呢？本文将为您解答这个问题。
## PyTorch CUDA版和CPU版的
原创
2023-12-25 08:53:35
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