继承nn.Module定义MLP上一节学习写LR多分类的时候，网络中的参数w和b都是自己手动定义的（而且w的shape是[输出,输入]），对深度学习框架来说其实没必要那么麻烦，可以直接用现成的定义层的方式来定义。import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
# 模拟一张28x28的图片摊平
x = t
# PyTorch CUDA版可以用CPU吗？
在深度学习领域中，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架。它提供了用于构建和训练神经网络的丰富的工具和库。PyTorch还提供了一个CUDA版本，该版本可以利用GPU的并行计算能力来加速深度学习任务。那么，PyTorch CUDA版是否可以在没有GPU的情况下使用CPU呢？本文将为您解答这个问题。
## PyTorch CUDA版和CPU版的
原创
2023-12-25 08:53:35
2108阅读
一. 软件配备检查显卡驱动：nvidia-smi 可知，CUDA支持的最高版本为11.4，因为小编之前安装的tensorflow2.4.0用的是CUDA11.0，所以为避免安装其他版本，就沿用CUDA11.0。 所以，软件配备：win10系统、pytorch1.7.0、python3.7（也可以是python3.8）、cuda11.0。二. 创建虚拟环境因为小编也用tensorflow2.4.0，
转载
2023-09-05 15:43:11
190阅读
计算机中的三大件计算机中包含有较多的硬件，但是一个程序要运行，有 三个 核心的硬件，分别是：CPU中央处理器，是一块超大规模的集成电路负责 处理数据／计算内存临时 存储数据（断电之后，数据会消失 ）速度快空间小（单位价格高）硬盘永久 存储数据速度慢空间大（单位价格低程序执行的原理 程序 运行之前，程序是 保存在硬盘 中的当要运行一个程序时操作系统会首先让 CPU 把程序复制到 内存 中C
转载
2024-06-13 20:56:40
57阅读
# PyTorch GPU版本可以用CPU运行吗？
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常会选择使用GPU来加速计算，因为GPU相比CPU具有更强大的并行计算能力。但是有时候我们可能需要在没有GPU的情况下运行代码，那么PyTorch GPU版本是否可以在CPU上运行呢？本文将对这个问题进行探讨，并给出相关的代码示例。
## PyTorch GPU版本和CPU版本的区别
PyTor
原创
2024-05-10 06:28:04
992阅读
# MATLAB如何调用Java: 一种强大的集成方式
在科学计算和工程应用中，MATLAB与Java的结合为程序开发提供了更大的灵活性。MATLAB是一种强大的数学计算工具，而Java是一种广泛使用的编程语言，能在多个平台上运行。当这两者结合时，用户能够将Java的灵活性与MATLAB的强大数据处理能力无缝对接。
## 1. MATLAB中如何使用Java
在MATLAB中，可以通过Jav
Hype 是一款由苹果前员工发布 html5 工具，推出后受到了很多好评。简单的操作就可以创建绝妙生动的交互式 web 内容以及复杂的动画！可以在所有现行浏览器以及 iPhone 和 iPad 等移动设备上输出 HTML5 内容。不需要编码。应用介绍Hype Pro让你创建令人惊叹的动画和交互式网页内容。它被领先的设计师用来创建动画，为网页，信息图表，演示文稿，数字杂志，广告，iBooks，教育内
优势：快捷、方便地使用ViewModel 、LiveData管理数据，自动使用retrofit进行网络请求无需关心LiveData和retroift request的创建，只要关注UI 控件更新数据的Bean对象RequestViewMode自动对LiveData进行缓存管理，每个retrofit api接口复用一个livedataGradle项目根目录下 build.gradle 添
简单介绍greenDAO是一个开源的Android ORM，使SQLite数据库的开发再次变得有趣。 它减轻了开发者处理底层的数据库需求，同一时候节省开发时间。 SQLite是一个非常不错的关系型数据库。 尽管如此，编写SQL和解析查询结果仍然是相当乏味和耗时的任务。 greenDAO通过将Java对象映射到数据库表（称为ORM，“对象/关系映射”）来解决这些问题。 这样。您能够使用简单的面向对象
FFmpeg是一款音视频编解码库，是多媒体开发者的必备技能。FFmepg提供了多种媒体格式的封装和解封装，包括音视频编码、多种协议的流媒体、多种色彩格式转换、多种采样率转换、多种码率转换等。1 FFmepg的基本组成FFmpeg框架的基本组成包含AVFormat、AVCodec、AVFilter、AVDevice、AVUtil等模块库。（1）FFmpeg的封装模块AVFormatAVFormat实
转载
2024-07-08 11:29:48
57阅读
# RPG Maker可以用Python吗？
RPG Maker是一款广受欢迎的游戏制作软件，它允许用户创建自己的角色扮演游戏。许多人喜欢使用RPG Maker来实现他们的创意和故事，但是有些用户想知道是否可以使用Python来扩展RPG Maker的功能。本文将为你解答这个问题，并给出相应的代码示例。
## 什么是RPG Maker？
RPG Maker是一款由KADOKAWA开发的游戏制
原创
2023-10-31 07:43:02
347阅读
# 如何实现 MySQL 中 frm 文件的使用
在许多情况下，我们需要从旧有的 MySQL 数据库中恢复数据，其中可能包含 .frm 文件。这个文件是 MySQL 旧格式表的结构定义文件。本文将详细介绍如何实现“mysql frm可以用么”的目标，带你一步一步理解整个过程。
## 流程概览
首先，我们来概述一下整个流程，包括检索 .frm 文件、准备环境、使用工具恢复数据等步骤。以下是一个
原创
2024-09-22 05:22:31
52阅读
1. Virtualenv 使用pip安装virtualenv：# python2 pip install virtualenv # python3 pip3 install virtualenvmkdir ~/python cd ~/python 创建虚拟环境的目录：virtualenv venv venv的目录是用来存放本地python的镜像，以及后面通过pip安装的包将安装到myenv目录里
转载
2024-10-01 20:57:46
50阅读
毕设题目是卷积神经网络方向，需要用到pytorch。经过多次尝试，终于安装成功，特来分享一下。Step1：Anaconda的安装 首先进入官方下载地址：下载地址 如图所示，根据自己的系统以及配置下载对应的版本。 根据安装提示安装，安装完成后，点击开始键，会有一个Anaconda Prompt,点击，如图，如果出现base就说明Anaconda已经安装成功了。Step2：创建pytorch虚拟环境
转载
2023-10-20 10:19:00
275阅读
Pytorch GPU和CPU模型互相调用我们在使用pytorch的过程，经常会需要加载模型参数，但是pytorch当中，GPU和CPU模型下加载的参数的类型是不同的，不能互相直接调用，下面分情况进行操作说明。情况1：DataParallel训练的模型----> CPU问题：使用GPU训练的模型在CPU下无法运行，显示：Input type (torch.FloatTensor) and w
转载
2023-07-14 19:15:13
1321阅读
# 如何在TensorFlow中使用PyTorch模型
在当今的深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch都是非常流行的选择。很多开发者会问：“我可以将TensorFlow与PyTorch结合使用吗？”答案是肯定的。虽然这两个框架在底层架构和API上有所不同，但我们可以利用一些工具来实现它们之间的互操作性。
## 流程概述
为了在TensorFlow中使用PyTorch模型，我们需
原创
2024-09-04 04:34:21
124阅读
# 没有显卡也能使用PyTorch：一探深度学习的广阔天地
深度学习的火热让越来越多的研究者和开发者开始关注这一领域。我们常常听说使用显卡（GPU）来加速深度学习模型的训练和推理。但是，如果你手头没有显卡，是否完全无法使用PyTorch进行深度学习？答案是否定的！在本文中，我们将探讨如何在没有显卡的条件下使用PyTorch，并通过实际示例来展示其可行性与技巧。
## 1. PyTorch简介
希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记TensorTensor可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组（高阶数据）Tensor和numpy的ndarrays类似，不同在于pytorch的tensor支持GPU加速导包： from __future__ import print_function
import torch as t 判断是否
# Paddle 可以用 PyTorch 吗？
在深度学习的领域，PaddlePaddle和PyTorch是两个非常受欢迎的框架。无论是从开发者还是研究者的角度来看，每个框架都有其独特的优点。那么，我们可以在一个项目中同时使用这两个框架吗？中间是否存在相互转换的可能？本文将对此进行详细探讨，并给出一些代码示例。
## 1. PaddlePaddle 和 PyTorch 简介
### 1.1
使用驱动精灵安装 安装cuda高版本的cuda是可以兼容低版本的cuda的，比如我的电脑支持cuda11.0，我就可以安装cuda10.0/cuda10.1/cuda10.2等，但是如果我的电脑只支持cuda10.0那就不可以反过来安装cuda10.1。 打开NVIDIA控制面板，点击 帮助——系统信息——组件，查看自己电脑支持的cuda版本，我的笔记本显卡为以看到CUDA为11.0，那
转载
2023-11-22 22:00:08
279阅读
