本文主要介绍了Pytorch分布式的一些常见错误，避免大家踩坑Distributed加载参数有一个坑是使用分布式计算的时候，每张卡的内存分配都应该是均匀的，但是有时候会出现0卡占用更多内存的情况，这个坑在知乎上有讨论：链接分布式本身的内存分配应该是均匀的（左图），但是有时候会出现另一种情况（有图）这是load模型的时候导致的，当用下面句子load模型时，torch.load会默认把load进来的数
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2023-12-25 13:14:29
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SLURM （Simple Linux Utility for Resource Management）是一种可用于大型计算节点集群的高度可伸缩和容错的集群管理器和作业调度系统，被世界范围内的超级计算机和计算集群广泛采用。SLURM 维护着一个待处理工作的队列并管理此工作的整体资源利用。它以一种共享或非
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2024-10-11 13:01:12
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目录1.启动anaconda2.执行3.创建沙盒环境4.激活环境5.准备在虚拟环境中安装库6.下载pytorch7.使用上交镜像8.在镜像中安装pytorch9.检查安装结果10.安装opencv和tifffile库11.安装git和matplotlib12.初步测试demo13.执行测试demo14.下载数据集15.执行训练1.启动anaconda如下图所示：可以注意到，有一个有PowerShe
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2023-09-28 22:20:48
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集群文件复制是经常面临的需求，比如备份容灾，文件迁移，同步数据等等FttpAdapter提供了简单高效的文件复制方法，支持远程文件的集群内复制
FttpAdapter fromfile = new FttpAdapter("fttp://10.232.20.151/home/log/a.log");
FttpAdapter tofile = fromfile.copyTo("fttp://10.2
ray 集群概述ray的长处之一就是能够在一个程序中利用多个机器运行，在多机器的集群中才能发挥ray的真正能力。关键的概念ray node: ray 的集群是有一个head node和多个 worker node组成的。head node需要先启动，然后worker node使用head node的地址启动以形成集群。ray 集群自己可以做到自动缩放，可以与Cloud Provider交互，根据应
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2024-01-11 10:47:43
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下图是以standalone模式提交应用执行的流程流程1、首先是提交打包的应用程序，使用Spark submit或者spark shell工具执行。2、提交应用程序到集群，集群会启动Driver进程。注意：（1）client模式：Driver进程是在客户端启动，客户端就是指提交应用程序的当前节点，该模式适合测试环境 （2）clus
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2024-04-12 15:00:03
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文章目录前言部署环境硬件环境软件环境部署步骤细节说明开始部署最优实践部署异常权限问题max_map_count 部署环境硬件环境阿里云乞丐版， 单核2G内存！！！ 程序猿，懂得都懂！SWAP傍身，用时间换空间，2G的内存不够用，只能降低性能使用虚拟内存，谁让是猿呢？[root@Genterator ~]# cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: |
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2023-08-21 14:18:35
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目录1、下采样/上采样（1）下采样的作用？通常的方式 （2）上采样的原理和常用方式2、self.register_buffer()3、torch运算符@和*4、nn.ModuleList()以及与nn.Sequential的区别（1）nn.ModuleList（2）与nn.Sequential的区别5、nn.Module.apply方法6、torch.roll函数7、torchvisio
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2023-11-28 21:16:58
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目录前言步骤一、NVIDIA驱动 二、Anaconda安装三、Pytorch安装四、Pycharm安装前言 这几天一直研究如何在ubuntu系统下安装Pytorch，中间磕磕碰碰也是碰到了各种各样的错误，但好在最终torch.cuda.is_available（）显示True，时间也算没白白浪费
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2024-01-29 10:22:37
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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一、PyTorch的简介和安装 因为在学习pytorch之前就已经配置和安装好了相关的环境和软件，所以这里就不对第一章进行详细的总结，就简要总结一下：1.1 pytorch的发展 去了P
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2023-09-07 11:36:13
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一、前言PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，
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2023-08-08 22:28:01
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b站小土堆的pytorch教学视频，实在是太好了。不光教代码的语法功能，更重要的是教你看pytorch官网。本文作为学习笔记，将小土堆提供的GPU训练代码进行详解分析，(因为这个案例基本上综合了小土堆前面讲过的所有内容)防止自己忘了。可以随时查看。代码import torch
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import Summar
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2024-01-21 09:30:37
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一、环境搭建当前：Windows10 + Anaconda3.61.1 创建PyTorch的虚拟环境打开Anaconda中的Anaconda Prompt那个黑框框，输入：#注意这里pytorch是自己设置的虚拟环境名称，可以随意取
conda create --name pytorch python=3.6之后输入y，创建pytorch虚拟环境。以下是一些常规命令：#进入到虚拟环境
activa
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2023-07-28 15:38:09
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文章目录0 前面写的几篇前面关于nerf的一些学习：本文学习的代码：`nerf-pytorch`1 python简单语法1.1 python简单字符1.2 python切片操作3 python 函数3.1 var()函数3.2 getattr()函数3.3 sorted()函数3.4 range()函数3.5 time.time()4 PyTorch相关4.1 nn.Identity()4.2
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2023-10-22 08:23:29
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pytorch中nn 与 nn.functional有很多相同的函数，这里整理别人的回答说明下：https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790nn 与 nn.functional的区别两者的相同之处：
nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d
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2023-10-01 15:36:07
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PyTorch中对tensor的很多操作如sum,softmax等都可以设置dim参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch中的dim类似于numpy中的axis。dim与方括号的关系创建一个矩阵a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(a)输出：tensor([[1, 2],
[3, 4]])因为a是一个矩阵，所以a的左边有2个括号括号之
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2023-07-28 14:41:42
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小白学Pytorch 系列–Torch API（2）Generatorstorch.Generator创建并返回一个生成器对象，该对象管理生成伪随机数的算法的状态。在许多就地随机抽样函数中用作关键字参数。g_cpu = torch.Generator()
g_cpu.get_state()
g_cpu = torch.Generator()
g_cpu.initial_seed()
g_cpu
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2023-12-10 16:54:44
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1）卷积层class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W)，输出尺度（N,Cout,Hout,Wout）的计算方式： 说明stride: 控制相关
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2023-11-17 15:08:25
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