利用pytorch1.2.0+cuda10.0+conda的虚拟环境+pycharm环境目录一、文件结构：（一）总结构（二）每个文件夹巨巨巨详细说明二、数据集准备：三、训练前准备txt_annotation.py生成两个txt文件四、开始训练模型五、预测1、训练完成后，看logs文件下有对应训练好的权值 2、打开classification.py修改三个参数3、直接运行predict.p
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2023-12-19 13:54:12
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# 安装PyTorch的简单指南
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。由于其灵活性和易用性，PyTorch逐渐成为研究者和开发者的首选深度学习库。本文将介绍如何安装PyTorch，并在最后通过编程示例来展示其基本用法。
## 1. PyTorch的系统要求
在安装PyTorch之前，你需要确保你的系统符合以下要求：
- **操作系统**：Win
# 使用 PyTorch 实现 BiLSTM 嵌入的指南
在现代深度学习中，序列数据的处理是一个重要的研究领域。双向长短时记忆网络（BiLSTM）是一种广泛使用的算法，能够有效地捕获序列中的上下文信息。本篇文章将指导您如何使用 PyTorch 实现 BiLSTM 嵌入，并设置嵌入的大小。
## 实现流程
我们可以将整个实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-31 09:08:24
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今天遇到了几个有意思的问题，折腾了一天，总算是解决了。记录一下，之后如果再遇到，或者大家有类似的问题，可供参考。安装 pytorch GPU 版本name: nlp
channels:
- defaults
dependencies:
- python==3.9.0
- numpy>=1.19.2
- tqdm>=4.56.0
- pytorch==1.12.0
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2024-04-23 10:53:16
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主要内容零、More about Pytorch一、Windows系统下环境配置1.1 打开Anaconda Prompt1.2 确定硬件支持的CUDA版本1.3 确定pytorch版本，torchvision版本1.4 镜像中下载对应的安装包1.5 本地安装1.6 测试1.7遇到的问题二、Python编辑器的选择、安装及配置（Pycharm、Jupyter）Pycharm2.1首先安装Pych
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2023-12-08 20:05:41
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1.问题分析torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
num_workers=NUM_WORKERS,
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2023-10-24 08:21:05
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一、安装anaconda比较简单，去官网下载安装包（亲测官网的下载速度也不慢），然后安装即可。（可以装到其他盘，不用装在c盘） 安装时间略微有点长，后面一直next就可以，最后finish界面的两个勾选可以取消掉再结束（不取消会弹出两个教程网站）。完成之后，点击左下角win键可以看到有如下新添加内容，至此anaconda3安装完成。二、安装Pycharm同样的，去官网下载安装包，一般情况下用社区版
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2023-11-03 11:08:20
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# 使用 PyTorch 测试 Num Workers 最合适的数量
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，数据加载的效率对模型的训练速度和性能至关重要。在数据加载过程中，`num_workers` 参数决定了用于数据加载的并发线程数。选择合适的 `num_workers` 值能够显著加速数据加载过程，从而提高训练效率。本文将介绍如何通过实验来确定在特定任务中合适的 `num_worker
Pytorch 个人学习笔记Pytorch官方文档Pytorch中文官方文档 参考哔哩哔哩的up主：我是土堆，视频链接 代码均来自：我是土堆，视频链接 文章目录Pytorch 个人学习笔记1. Pytorch 环境配置1.1 安装 anaconda1.1.1 管理conda1.1.2 管理环境1.2 配置显卡1.3 安装 pytorch1.3.1 准备工作1.3.2 安装pytorch1.3.3
文章目录Log一、安装 PyTorch 所需软件1. Conda 安装① Anaconda 安装② Miniconda 安装3. CUDA 安装① CUDA 安装② cuDNN 安装③ 遇到的问题4. 修改 pip 配置5. PyTorch 安装二、用到的编译器1. Pycharm2. Jupyter3. 二者的对比总结 Log2022.08.23开个新坑，尽快做完，学习的视频：PyTorch深
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2024-01-25 18:37:30
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linux 如 Debia 或CentOS 下 Docker 安装 参考Docker Community Edition 镜像使用帮助自动安装Docker 提供了一个自动配置与安装的脚本，支持 Debian、RHEL、SUSE 系列及衍生系统的安装。以下内容假定您为 root 用户，或有 sudo 权限，或知道 root 密码；您系统上有 curl 或 wgetexport DOWNLO
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2023-12-25 20:53:02
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eg1:train 的batch_size 设置为 160 ， test 的 batch_size设置为100（设置为160会爆显存） 训练集 4000 张， 测试集 1000张eg2:train 的batch_size 设置为 80 ， test 的 batch_size设置为100 训练集 4000张 ， 测试集 1000张可
前几天写了pytorch安装找的简易版，也能正常使用包那些，但是对于以后的学习还是不行的，今天我们就克服上一次的困难（主要觉得慢，而且卡顿，常安装不成功）pycharm可以用pytorch简易版一、anoconda安装配置官网（略）安装安装anoconda配置环境变量我的电脑–》右键–》属性–》高级系统设置–》环境变量–》添加如下安装成功示意图二 pytorch安装很多小伙伴肯定都慢，有的会安装几
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2023-10-03 20:46:23
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文章目录1.1.PyTorch简介PyTorch 发展PyTorch优点适合人群软件安装解释器与工具包虚拟环境（略）1.2.Anaconda安装1.3.安装1.4.PyTorch安装2.1.Tensor概念Tensor与VariableTensor2.2.Tensor创建一：直接创建2.3.Tensor创建二：依据数值创建2.3.1torch.zeros（）2.3.2 torch.
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2024-03-11 17:13:09
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Pytorch中的交叉熵Pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段，里面是内置了softmax操作的，因此只需要喂入原始的数据结果即可，不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙。Pytorch中的MSELoss和KLDivLoss在深度学习中，MSELoss均方差损失
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2023-12-26 11:16:33
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作者：vahidk前言这是一份 PyTorch 教程和最佳实践笔记，目录如下所示：PyTorch 基础将模型封装为模块广播机制的优缺点使用好重载的运算符采用 TorchScript 优化运行时间构建高效的自定义数据加载类PyTorch 的数值稳定性首先 PyTorch 的安装可以根据官方文档进行操作：https://pytorch.org/pip install torch torchvision
本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标，分为3个部分：COCO介绍，数据集分类和COCO展示。本人主要下载了其2014年版本的数据，一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标，其精度均为小数点后两位。一个目标的标签示意如下： {"segmentation":[[392.87
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2023-07-25 10:22:55
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之前一直对object_detection训练的模型检测速度不满意，想玩玩yolov3。没想到一拖到如今，v4v5都出来了。但还是蛮庆幸当时没碰v3，因为这个v5比起v3使用起来实在是友好太多，训练和检测速度快，精度高，模型还小，能节省好多时间。 确实牛电脑配置cpu: i7-8750H/ i5-12500gpu: 1060 6G/ 3060 12G内存： 16G操作系统：win10/win11a
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2024-03-05 04:26:05
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1、背景介绍 在pytorch的多卡训练中，通常有两种方式，一种是单机多卡模式（存在一个节点，通过torch.nn.DataParallel(model)实现），一种是多机多卡模式（存在一个节点或者多个节点，通过torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)，在单机多卡环境下使用第二种分布式训练模
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2024-03-03 10:30:56
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相信大家都是来找安装教程的，我们直接进入正题。本文发布时间2018/1/6，由于PyTorch更新很快，所以如果距离此时间过长，请慎重参考。首先先声明：希望大家把python版本设置为3.5.因为在windows上安装深度学习框架，无论是TensorFlow还是Pytorch，都不支持python2，由于TF不支持3.6，所以我推荐大家使用3.5.不过3.6的安装方法也会给大家，大家也可以试试。w
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2023-09-04 22:30:57
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