学习笔记，研一用自己电脑随便配置的，只求能弄好，以后配电脑了重新配置环境时方便自己查看。默认已安装PyCharm和Anaconda(注：安装时配置好环境变量)配置思路：安装好PyCharm和Anaconda,一定要配置好环境变量根据显卡安装驱动，即：CUDA在Anaconda Prompt中创建pytorch环境在pytorch环境安装和驱动对应的pytorch库1. CUDA 右击我的
Pytorch学习笔记——合并与分割torch.cattorch.cat(tensors,dim=0,out=None)作用：torch.cat是将两个tensor拼接在一起torch.cat主要有两种用法，一种是按维数0拼接（按行拼接），另一种是按维数1拼接（按列拼接）按维数0拼接（按行拼接）example我们首先先创建两个二维张量x和y，分别是1行3列和2行3列import torch
x=t
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2023-10-20 18:14:07
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翻译自 PyTorch 官方
Blog 并添加少量修改
MMCV 自
v1.4.7 开始提供 PyTorch1.11 预编译包
前言近日，PyTorch 推出 PyTorch 1.11，本次亮点可总结为如下 ：
TorchData：一个新的用于通用模块化数据加载的库，可以轻松构建灵活、高性能的数据 pipeline
functorc
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2023-12-03 23:08:50
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# 使用 Docker 和 PyTorch 进行数据训练的指南
在机器学习和深度学习领域，PyTorch 是一个流行的框架，它允许开发者快速构建模型并进行训练。而 Docker 是一个流行的容器化平台，可以为你的应用提供一致性和可移植性。本指南将帮助你搭建一个使用 Docker 来训练 PyTorch 模型的环境。
### 整体流程
以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-06 12:09:45
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在深度学习和计算机视觉领域，PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架。在进行图像处理任务时，常常需要对图像进行上采样（upsample），以调整图像的尺寸。本文将探讨“PyTorch upsample怎么使用”这一主题，帮助读者更好地理解其应用及相关问题。
## 问题背景
在使用PyTorch进行计算机视觉任务时，图像的数据预处理及处理过程需要考虑图像的大小。通过对图像的上采样，可以提高模型
在现代数据科学与人工智能领域，使用 Jupyter Notebook 搭配 PyTorch 进行深度学习项目已成为一种流行的实践方式。然而，对于新手用户来说，如何将这两者有效结合，可能会面临一些挑战。以下是针对“Jupyter怎么使用PyTorch”的问题分析和解决方案，内容将涵盖从背景到验证测试的完整过程。
### 问题背景
在进行深度学习项目时，许多用户希望通过 Jupyter Noteb
# 使用PyTorch进行GPU加速：解决实际问题
在深度学习中，计算资源的有效利用是加速模型训练的关键。PyTorch作为一个灵活并富有表现力的深度学习框架，允许用户轻松地将计算任务转移到GPU上。本文将通过一个实际的问题来演示如何使用PyTorch在GPU上进行模型训练，同时给出完整的代码示例和工作流程图示。
## 实际问题
假设我们要构建并训练一个简单的卷积神经网络（CNN），以对CI
原创
2024-08-07 08:04:04
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# PyTorch 中的 GroupNorm 使用方案
在深度学习中，归一化技术常用于加速训练，减少训练时间，同时提高模型的泛化能力。常见的归一化方法如 Batch Normalization，但是在小批量数据时，Batch Normalization 可能效果不佳。此时，Group Normalization（GroupNorm）提供了一种有效的替代方案。它通过将通道划分为若干组，并在组内进行
搭建环境winds7 和 Centos 7.7中Docker安装方法 1.docker环境安装这里推荐使用yum安装，离线环境可以下载 Centos7 的全镜像 iOS 包挂载到yumyum install -y docker安装完成即可查看相关目录rom -ql docker 配置环境目录/etc/docker/daemon.json 为配置文
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2023-10-11 08:31:37
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1.输出的维度和数据集的label大小不一致RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed. at C:\w\1\s\tmp_conda_3.7_055457\conda\conda-bld\pytorch_1565416617654\work\aten\src\TH
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2024-04-15 15:09:14
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文章目录一、Docker与Nvidia-docker安装TIPS：为了避免下载源过慢，建议添加中科大源/清华源1. Docker安装2. Nvidia-Docker 安装二、docker内安装python与pytorch环境三、nvidia-docker 运行1. docker run 参数介绍2. docker 常用命令 一、Docker与Nvidia-docker安装TIPS：为了避免下载源
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2023-10-15 09:57:25
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在上一篇文章《10 - Dockerfile 之 tomcat中运行MyEclipse搭建Web项目》中为这一篇的内容准备了原材料。这篇文章将讲述如何将上一篇文章中的Javaweb项目制作成Docker的镜像。应用程序在Docker容器中运行和在物理机运行的原理是一样的，所以我们部署这个Javaweb项目到Docker中的步骤应该如下：服务器支持（这里选择Centos7）安装Java环境安装Tom
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2023-10-12 00:01:40
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Docker和WildFly第1部分–通过卷进行部署，以及Docker和WildFly第2部分–通过管理API进行部署，展示了两种方法，可以配置JBoss工具以在作为Docker容器运行的WildFly服务器上运行任何应用程序。 博客提供了详细的设置和基础背景。 本技术提示将简要概述如何从Eclipse将Java EE 7应用程序部署到WildFly和Docker。 让我们开始吧！ 配置
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2023-11-08 22:15:02
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在使用PyTorch进行深度学习任务时，使用验证集是非常关键的一步。验证集能够帮助我们在模型训练过程中评估模型的性能，避免过拟合现象。那么如何有效地使用验证集呢？接下来我们详细探讨这个问题。
## 问题背景
在深度学习模型的训练过程中，分割数据集为训练集、验证集和测试集是常规做法。尤其是验证集，它的存在极大地影响模型的性能评估和调优，能够实时监控模型对未见过数据的泛化能力。若未合理使用验证集，
Pycharm + git 进行结合使用第一步：Pycharm配置本地安装的Git测试框架的负责人：编写好一套能用的基础框架代码 --- 》 上传到公司远程仓库 --- 设置团队协作成员团队其它成员 通过pycharm直接克隆代码到本地 ---》再根据公司的代码管理策略进行操作第一步：针对项目创建git 仓库 相当于 git
在现代应用开发中，深度学习模型的集成越来越普遍。其中，Django作为一个广受欢迎的Web框架，可以轻松集成不同的机器学习模型，包括PyTorch模型。本文将详细阐述如何在Django项目中使用PyTorch模型，并帮助开发者轻松完成这个过程。
### 问题背景
用户场景还原：设想一个电商平台，用户希望通过图像识别来获取商品信息。电商平台利用Django框架搭建，而商品图像分类模型则使用PyT
# 如何测试 PyTorch 是否使用 GPU
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 GPU 加速，这使得模型训练和推理的速度大大提升。对于研究人员和开发者来说，确保 PyTorch 正确配置并能够利用 GPU 资源是至关重要的。本文将详细探讨如何测试 PyTorch 是否能够使用 GPU，提供代码示例，并通过图表使流程更加清晰。
## 流程概述
在开始测试之前，我们首先要了解整个
原创
2024-09-01 05:31:10
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文章目录1. 简介2. 概述2.1. 什么是GAN（生成对抗网络）2.2. 什么是DCGAN（深度卷积生成对抗网络）3. 输入4. 数据5. 实现5.1. 权重初始化5.2. 生成器5.3. 判别器5.4. 损失函数和优化器5.5. 训练5.5.1. 第一部分 - 训练判别器5.5.2. 第二部分 - 训练生成器6. 结果6.1. 损失随迭代次数的变化趋势图6.2. 可视化G的训练过程6.3.
# 在PyCharm中使用PyTorch进行图像分类
## 引言
PyTorch是一个流行的深度学习框架，因其灵活性和强大的功能被广泛应用于学术研究和工业界。在本教程中，我们将通过一个简单的图像分类项目，来探索如何在PyCharm中使用PyTorch。我们将使用Fashion MNIST数据集，该数据集包含10种服装类别的灰度图像。
## 环境准备
### 1. 安装PyCharm
首先
1、简介Docker是一个开源的应用容器引擎；是一个轻量级容器技术；Docker支持将软件编译成一个镜像；然后在镜像中各种软件做好配置，将镜像发布出去，其他使用者可以直接使用这个镜像；运行中的这个镜像称为容器，容器启动是非常快速的。 2、核心概念概念描述docker主机(Host)安装了Docker程序的机器（Docker直接安装在操作系统之上）docker客户端(Client)连接docker主
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2023-07-10 22:29:58
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