背景解读torch源码方便算子开发方便后续做torch 模型性能开发基本介绍代码库https://github.com/pytorch/pytorch模块介绍aten: A Tensor Library的缩写。与Tensor相关的内容都放在这个目录下。如Tensor的定义、存储、Tensor间的操作（即算子/OP）等 可以看到在aten/src/Aten目录下，算子实现都在native/目录中。其
# 国内 PyTorch 源的使用与配置
PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，因其动态计算图和灵活性广受欢迎。不过，由于某些原因，访问 PyTorch 的官方源在国内可能不够顺畅，例如网络延迟和某些地区的限制。因此，使用国内镜像源来加速 PyTorch 的安装和使用就显得尤为重要。
本文将介绍如何配置国内的 PyTorch 源，包括安装步骤、使用示例以及一些最佳实践。
## 一、国
# 使用国内源安装 PyTorch 的完整指南
在进行深度学习开发时，PyTorch 是一个非常受欢迎的框架。然而，由于网络问题，很多人发现从官方源安装 PyTorch 速度很慢。为了提升安装速度，使用国内镜像源是一个不错的选择。本文将指导你使用 PyTorch 的国内源进行安装。
## 流程概述
下面是实现过程的简要流程：
| 步骤 | 操作
model-construction继承`Module`类来构造模型`Module`的子类`Sequential`类`ModuleList`类`ModuleDict`类构造复杂的模型小结 继承Module类来构造模型Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造多层感知机。这里定义的MLP类重载了Modul
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2023-10-16 23:12:19
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# PyTorch国内镜像源使用指南
随着深度学习的发展，PyTorch作为一种非常流行的深度学习框架，受到了广泛的关注。然而，由于互联网环境的限制，国内用户在使用PyTorch时可能会遇到下载速度慢、连接不稳定等问题。为了提高安装速度，很多国内用户选择使用国内镜像源。本文将介绍如何使用这些镜像源，并提供相关代码示例，帮助大家更快地安装和使用PyTorch。
## 什么是镜像源？
镜像源是指
1.简介本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类比赛中没有用过它，做图像相关任务时用pytorch比较多。有个小哥提到让整理一下，就花了几天时间整理了一份，有问题请读者指出。下面将从数据处理、网络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅读代码，可直接移步到尾部链接。2. 数据处理参考上一节的数据处理3.模型pytorch 定义的mlp代码如下： class 定义的网路结
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2023-10-21 23:46:50
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# PyTorch配置国内的pip源
在中国，使用pip安装Python包时，经常会发现下载速度缓慢。在这种情况下，配置国内的pip源可以大幅提升下载速度。本文将通过实例介绍如何在PyTorch中配置国内的pip源，同时包含序列图和状态图。
## 什么是pip源？
pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python软件包。pip源是指存放Python包的服务器。当我们使用`pip
MultiBoxLoss源码SSD论文链接本文代码涉及很多复杂矩阵索引操作，推荐阅读。损失函数总览在SSD中，默认框default boxes和真实目标ground truth先进行匹配。匹配策略细节 然后根据匹配到的一对boxes分别计算分类损失和定位损失。 从上面的描述可以看出，可能有多个default boxes匹配到一个ground truth的情况。其中α为权重系数，论文和代码中取1。代
python可以用于打包的库pyinstaller是打包python的一个很好用的一个库。下面总结下使用pyinstaller的经验，以及打包pyqt5做的界面和打包深度学习框架pytorch。一.使用pyinstaller 使用pip installer pyinstaller 安装库即可（不是很好用有时候安装上去还是显示没） 也可以到官网上下载 https://
# pytorch国内镜像源使用指南
## 概述
在中国大陆地区，由于网络环境的限制，访问国外的软件开发镜像源可能会比较困难和缓慢。为了解决这个问题，我们可以使用国内的镜像源来加速pytorch的安装和更新。本文将介绍如何查找和使用pytorch国内镜像源的步骤和操作方法。
## 步骤概览
下面是使用pytorch国内镜像源的步骤概览：
| 步骤 | 操作 | 代码 |
|---|---|-
原创
2023-09-02 03:52:19
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文章目录一、管理conda1.查询conda信息2.升级conda3.升级anaconda二、虚拟环境的操作命令1.查看虚拟环境列表2.创建新的虚拟环境3.进入虚拟环境4.退出虚拟环境5.给虚拟环境安装库6.删除虚拟环境7.复制虚拟环境三、镜像源操作1.查看镜像配置2.打开配置文件3.添加镜像源1）清华源2）中科大源4.删除镜像源四、包管理1.列出所有安装的包的信息2.查询包3.安装包4.升级包
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2024-05-27 16:11:39
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1. 安装Anaconda（此过程略）2. 打开Anaconda Prompt3. 分别输入： 1 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2 conda config --add channels https://mirrors.tuna.t
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2023-07-08 14:37:52
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前言正文（点进这里，就默认了你已经安装好了anaconda,并且知道去pytorch官网找安装代码了，然后遇到了安装太慢、进度不变、多次中断的情况，这时候通常的做法，是添加清华源镜像的下载路径。但是肯定会有人和我一样，路径改了也不好使啊！！！）（补充一下镜像源方案吧！）一、清华镜像源方案该方案就是将官网的下载路径，改到清华镜像源的路径，先用activate激活自己之前创建的环境后，在命令行输入以下
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2023-10-20 16:36:50
1003阅读
一、Docker总架构Docker对用户而言是一个简单的C/S架构，用户通过客户端与服务器端建立通信，而Docker的后端是一个松耦合的架构，架构中的模块各司其职、有机组合，支撑着Docker运行。docker架构中主要的模块有：DockerClient、DockerDaemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker&nbs
# 实现国内的Docker源教程
## 1. 概述
在开始进行Docker开发之前，我们需要首先配置一个可用的Docker源。而对于国内的开发者来说，选择一个国内的Docker源是更加合适的选择，以提高下载速度和稳定性。
本文将详细介绍如何实现国内的Docker源，包括具体的步骤和代码示例。
## 2. 实现步骤
下面是实现国内的Docker源的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-12-10 13:40:51
32阅读
1、hadoop源码下载下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/ 2、我们看一下hadoop源码中提供的一个程序WordCount1 /**
2 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
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2024-09-13 20:26:54
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如何建立一个Debian镜像网站呢？在Debian的官方网站已经有专门的介绍：http://www.debian.org/mirror/ftpmirror 这是基于rsync软件的方法，网页也提供了进行网站镜像的现成脚本，但是实现起来比较麻烦而且常常失败。我想使用debmirror这个软件来进行Debian镜像应该更简单一些。 Debmirror是一个德国人用perl写的Debian网站镜像工具，
很多小伙伴在使用【pip install】安装模块时都会遇到下载缓慢或者下载出错的问题，这是由于pip所使用的的默认库是海外服务器，对于国内用户来说会存在网络问题，因此我们在使用pip时会选择切换到国内镜像来安装Python模块。一 国内镜像资源阿里：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/清华大
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2023-12-22 13:24:02
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# 如何在国内安装和使用 PyTorch
作为一名新手开发者，学习如何在国内环境中安装和使用 PyTorch 是一个重要的基础技能。PyTorch 是一个开源的机器学习框架，广泛用于深度学习研究与应用。由于在国内访问某些外部库时会受到限制，因此我们需要了解如何高效地进行安装和配置。本文将用表格和代码步骤来帮助你顺利完成这一过程。
## 过程概览
| 步骤 | 说明 |
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## 如何在国内使用 PyTorch
### 介绍
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，被广泛应用于研究和工业界。尽管它的官方资源和文档都在国外，但在国内使用 PyTorch 也有许多便利的途径。在此次指南中，我们将讨论如何在国内安装和使用 PyTorch。
### 流程概览
首先，我们看看整个过程的步骤。以下是实现 PyTorch 国内使用的流程：
| 步骤 | 描述 |
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