本文以 MNIST 图片数据集的数字识别为例，介绍 PyTorch 框架训练 CNN 模型的基本过程、 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型的方法，以及ONNX 模型的运行。MNIST 数据集的导入 MNIST 数据集网址：MNIST dataset导入数据集的代码如下：import torch
import torch.utils.data as data
import torchvisi
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2023-10-18 19:41:39
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1.conda创建虚拟环境pytorch_gpuconda create -n pytorch_gpu python=3.6创建虚拟环境还是相对较快的，它会自动为本环境安装一些基本的库，等待时间无需很长，成功之后界面如下所示：2.切换到pytorch环境使用如下命令，切换到我们刚刚创建好的pytorch虚拟环境，这样我们避免与其它python环境之间的干扰。conda activeta pytor
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2023-12-24 12:09:03
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一、为什么要选择 anaconda ？如果我们是小白或者初学Python者，如果一开始就用pycharm、vscode这些编辑器去编写Python，很有可能会被劝退，因为环境搭建跟自己的本地环境有很大的关系，万一环境没搭建好，就会出现很多问题，所以anaconda是一键安装所有的环境，直接用就行。 而且安装了 anaconda ，就不需要单独装 python 了， anaconda 是一个pyth
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2023-07-07 00:37:30
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1.安装pytorch如果不需要gpu上运行的话，直接安装anaconda（不用安装cuda,cuDNN）Anaconda 下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution直接可以下载 64 位，python 3.9版本的：（1）、安装步骤：（2、）配置环境变量：（3）测试是否安成功：win+R, cmd先不着急创建虚拟环境，从开始搜索Ana
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2023-09-07 16:01:37
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PyTorch在64位Windows下的Conda包为conda包的安装做了测试。更新：从0.4.0版本开始，请通过官方通道进行PyTorch的安装，原通道将停止更新。先别急着激动。如果要直接使用的话，你需要满足以下条件：Anaconda3 x64 (with Python 3.5/3.6)Windows 64位系统（Windows 7 或 Windows Server 2008 及以上
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2024-07-18 06:31:51
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我的配置：CUDA版本：11.7Pytorch版本：1.13.0Anaconda版本：anaconda3.2022.10（64-bit）Pycharm版本：2022社区版具体配置过程如下：1.Anaconda安装本次安装的anaconda为win64位，我直接在联想应用商店安装大家也可以直接打开www.anaconda.com进行自己所想要的版本安装关于安装Anaconda的页面选择：
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2023-10-18 23:48:11
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Pytorch学习之环境的安装1.安装Anacode2.安装Pytorch3.下面就是检查我们的Pytorch是不是安装好了4.下面说一下显示False的原因 各位小伙伴，博主也是刚开始学习Pytorch。在安装过程中也是看了好多帖子，下面给大家一个详细的过程，希望能帮助同样是小白的你。 首先，你要确认一下你的电脑有没有NVIDIA显卡，如果没有的话，你的Pytorch是不支持GPU加速的，只能
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2023-10-26 20:09:11
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每天给小编五分钟，小编用自己的代码，让你轻松学习人工智能。本文将手把手带你快速搭建你自己的深度学习环境，然后实现自己的第一个深度学习程序。野蛮智能，小白也能看懂的人工智能。 如果你对循环神经网络的基本原理还不了解，可以通过小编的精讲深度学习RNN三大核心点，三分钟掌握循环神经网络进行简单了解。下面进入实战环节。Anaconda+pytorch环境准备如果你的电脑带有GPU，可以先安装Nv
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2024-06-07 09:07:43
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导读在跑实验的时候，不同的论文里面的代码可能用到运行环境是不一样的。如果我们对这些环境不加以区分，全部都使用一个环境，那么很容易会出现各种问题。因此，多环境隔离是十分重要的。常用的解决方法主要有以下几种： anaconda,venv, pyenv, pipenv 等等。其中笔者比较推荐使用 anaconda，因为其功能比较齐全且还提供可视化管理界面，对新手还是十分友好的。因此本文将以 an
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2024-02-29 11:36:43
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一、conda创建并激活虚拟环境前提：确定你安装好了anaconda并配置好了环境变量，如果没有，网上有很多详细的配置教程，请自行学习打开Anaconda Prompt 创建conda虚拟环境并激活 注：env_name表示创建虚拟环境的名字，可以起任意名（我创建时命名为pytorch） 激活虚拟环境 总结：#创建一个虚拟环境
con
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2023-11-13 18:31:31
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python零基础小白,想入坑python，面对网上查找到的教程，各种各样的安装软件和命令行操作，各种python安装包，各种软件的安装，有没有感到无从下手，没有头绪，不知道到底需要安装啥，怎么安装。不要慌，看到了本教程，将带你手把手搭建python环境，让你成功入坑python。 说了这么多，python坑，现在你...跳吗？ 01检验本机环境 
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2024-06-17 11:23:19
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最近正在尝试将pytorch框架下一个风格化网络（MCCNET)的代码转换到jittor框架下。在转换的过程中，大部分torch库中的函数都能在jittor库中找到作用相同的同名函数；小部分没能找到同名函数的也可以通过jittor库中的其他函数做到同样的效果。下面也主要是讲一下如何完成这几个空缺同名函数的实现方式，以及发现的一些因为jittor框架自身的特点带来的问题。我会在目录中将pytorch
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2023-07-23 17:20:13
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python里面配置PyTorch环境有两种方式，一种使用Anaconda里面的conda命令配置；一种是使用pip命令配置。进入PyTorch官网，依次选择你电脑的配置（我这里已经下载了python3.7）1.pip方式需要下载GPU版本的可以选择对应cuda版本的命令；后面复制命令在控制台运行即可。2.conda方式以然可以选择gpu版本，复制命令到控制台运行（前提是已经安装好了Anaconda，并配置好了环境变量）测试是否安装好了PyTorch：...
原创
2022-01-17 18:25:44
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1、安装总体上的PyTorch安装我是参考的这篇博客：【踩坑一】官网上没有和我的cuda匹配的版本。 网上搜了一下也没有解决这个问题，索性就用10.2吧，以后搞清楚了在这里把坑补上。【踩坑二】pytorch慢到无法安装 这里我参考了 注意点1：这几个镜像源的地址，贴一下：channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clo
# 更新 PyTorch 的 Python 环境
在深度学习的世界中，PyTorch 是一个广受欢迎的开源机器学习框架。随着时间的推移，PyTorch 逐渐更新其功能、修复 bug 以及提高性能，因此定期更新你的 Python 环境中的 PyTorch 是十分必要的。在这篇文章中，我们将探讨如何更新 PyTorch 环境，并附上相应的代码示例。
## 了解 PyTorch 和 Python 环
# 更换 PyTorch 环境的 Python 版本
在机器学习和深度学习的世界中，PyTorch 是一个非常流行的框架。然而，在某些情况下，你可能需要更换 PyTorch 的 Python 版本，以满足特定项目或依赖关系的需求。在本文中，我们将详细介绍如何更换 PyTorch 环境中的 Python 版本，并通过代码示例进行说明。
## 什么是 PyTorch？
PyTorch 是一个开源
原创
2024-10-07 04:48:13
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说明1：该专栏没有规划有多少个系列文章，而是根据每次文章内容难易程度、文章较佳阅读时长决定最终文章篇幅。说明2：该专栏是对 huggingface 中多个模型的源码解析，源项目地址： huggingface/transformersgithub.com
Transformers 文档： Transformers - transformers 2.1.0 docu
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2023-12-23 17:31:24
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说明1：该专栏没有规划有多少个系列文章，而是根据每次文章内容难易程度、文章较佳阅读时长决定最终文章篇幅。说明2：该专栏是对 huggingface 中多个模型的源码解析，源项目地址： huggingface/transformersgithub.com
Transformers 文档： Transformers - transformers 2.1.0 docu
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2023-12-23 17:29:40
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# Python 安装 PyTorch GPU
PyTorch是一个流行的深度学习库，它提供了丰富的功能和灵活的接口，使得在GPU上进行高效的深度学习计算成为可能。本文将引导你如何在Python中安装PyTorch并配置GPU支持。
## 步骤1：安装CUDA
首先，我们需要安装NVIDIA CUDA工具包。CUDA是用于在GPU上进行通用并行计算的平台，并且PyTorch依赖于CUDA来加
原创
2023-11-17 18:01:31
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如何搭建pytorch环境1.conda创建虚拟环境pytorch_gpu2.切换到pytorch环境3.安装几个常用库（也可暂时不安）4.安装pytorch4.1进入官网查看要下载的版本4.2 根据系 统信息及cuda版本选择对应toolkit4.3复制上图中最后一行代码到pytorch环境终端4.4 验证pytorch是否安装成功4.5 如何查看自己电脑cuda版本4.5.1 windows
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2023-08-16 10:58:23
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