1. 框架概述 MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新算法，大大提高了代码复用率。 整个MMLab家族除了MMDetection，还包含针对目标跟踪任务的MMTracking，针对3D目标检测任务的M
跟着网易云课堂上的新课学习一下PyTorch。开发环境搭建Python版本：3.7。安装CUDA搜索cuda download到CUDA官网下载相应的本地安装版本，安装好后在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\版本号\bin\目录下能看到nvcc.exe，这是CUDA的编译器。使用下面的命令测试CUDA安装成功：nvcc -V配置清
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2024-07-12 22:03:30
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之前使用conda安装gpu版的torch，但是实际跑代码时发现装的还是cpu版本的，具体情况和原因参考 但是根据这篇文章发现实际操作时还是有出入 所以以下是我根据上文一些没提到或无法解决的问题所给出的解决方案1.CUDA版本我使用的是Anaconda的虚拟环境，但是在查询CUDA版本时出现了这么些问题（1）cudatoolkit版本用Anaconda Prompt运行如下代码conda acti
一、编译环境1、目标系统：ubuntu 22.04 LTS
2、投屏器SDK下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1OJQafxm38FnbshMEu432Og
提取码：o6p3
下载下来后，输入命令cat rv1126.zip.001 rv1126.zip.002 rv1126.zip.003 rv1126.zip.004 rv1126.zip.005 > rv11
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2024-06-04 04:54:15
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简介uTools 是一个极简、插件化、跨平台的现代桌面软件。通过自由选配丰富的插件，打造你得心应手的工具集合。当你熟悉它后，能够为你节约大量时间，让你可以更加专注地改变世界。下载地址官网地址：https://u.tools/ utools 支持 Windows/Mac/Linux下载：https://u.tools/download.html使用技巧快捷键 Alt+Space安装成功之后，可以通过
## NPU 跑pytorch
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了灵活的张量计算和动态计算图的功能。而 NPU（神经处理单元）是一种专为加速深度学习任务而设计的处理器。本文将介绍如何在 NPU 上运行 PyTorch，以实现更快的模型训练和推理。
### PyTorch on NPU
PyTorch 提供了一个名为 `torch.distributed`
原创
2024-04-02 05:13:08
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# PyTorch NPU版实现流程
## 1. 简介
PyTorch NPU版是一个用于利用华为昇腾AI处理器（NPU）的深度学习框架。本文将介绍如何实现PyTorch NPU版，以及每个步骤具体需要做什么。
## 2. 实现流程
下面是实现PyTorch NPU版的具体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[安装华为NPU运行环境] --> B[安装PyTor
原创
2023-11-20 09:13:21
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# 《PyTorch官方教程中文版》， PyTorch之小试牛刀
# PyTorch的核心之一：张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行
# 在介绍PyTorch之前，本章节将首先使用numpy实现网络
# 代码解读参考：
import numpy as np
import torch
# N是批大小; D_in是输入维度; H是隐藏的维度; D_out是输出维度。
N, D_in,
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2023-11-25 13:26:33
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在机器学习和深度学习模型部署中，将PyTorch模型部署到NPU（神经网络处理单元）上是一个重要且复杂的过程。为了帮助大家更好地完成这一任务，本文将详细记录从环境准备到优化技巧的整个流程，包括关键的配置、验证测试、扩展应用等方面的内容。
## 环境准备
在进行PyTorch模型部署到NPU之前，您需要确保安装了相关的前置依赖。下面的表格总结了各个依赖项及其版本兼容性矩阵。
| 依赖项
前言很多人都会拿PyTorch和Google的Tensorflow进行比较，这个肯定是没有问题的，因为他们是最火的两个深度学习框架了。但是说到PyTorch，其实应该先说Torch。什么是Torch？ Torch是一个与Numpy类似的张量（Tensor）操作库，与Numpy不同的是Torch对GPU支持的很好。Lua是Torch的上层包装，虽然Lua速度很快，Lua实在是太小众了，所以才会有Py
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2023-10-27 05:24:42
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1. 语言模型概念 语言模型可以对一段文本的概率进行估计，对信息检索，机器翻译，语音识别等任务有着重要的作用。 对于语言序列，语言模型就是计算该序列的概率，即 ： 从机器学习的角度来看：语言模型是对语句的概率分布的建模。 通俗解释：判断一个语言序列是否是正常语句，即是否是人话 。2. torchtext的基本使用import torchtext
from torchtext.vocab impor
通过示例学习PyTorch基本概念
1.概述¶
PyTorch 的核心是提供两个主要功能：n 维张量，类似于 NumPy，但可以在 GPU 上运行用于构建和训练神经网络的自动微分 我们将使用将三阶多项式拟合y = sin(x)的问题作为运行示例。 该网络将具有四个参数，并且将通过使网络输出与实际输出之间的欧几里德距离最小
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2024-04-15 17:37:22
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深度学习是Google，亚马逊，微软和Facebook以及众多小型公司业务的重要组成部分。 它负责自动语言翻译，图像分类和对话界面等领域的许多最新进展。 我们还没有到达一个单一的主导深度学习框架的地步。 TensorFlow （Google）很好，但是一直很难学习和使用。 而且TensorFlow的数据流图很难调试，这就是为什么TensorFlow项目一直致力于急切执行和TensorFlow调
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2024-10-28 22:18:52
113阅读
TensorRT前言 TensorRT是nvidia官方开源的加速推理框架，适用于流行的深度学习框架：pytorch、tensorflow、Caffe等。TensorRT（下面简称trt）需要与nvidia提供的显卡一起使用，没有nvidia的cuda无法使用。提高部署推理的方法有2种，一种是训练过程中需要进行优化加速的，比如模型压缩、模型剪枝、量化、知识蒸馏，另外一种是训练完成后通过优化计算图结
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2024-04-23 10:44:16
303阅读
PaddleHub还提供了超参优化（Hyperparameter Tuning）功能， 自动搜索最优模型超参得到更好的模型效果：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.6/docs/tutorial/autofinetune.md1.超参优化AutoDL Finetuner目前深度学习模型参数可分为两类：模型参
## 实现PyTorch支持Spark
### 整体流程
下面是实现PyTorch支持Spark的步骤表格：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装PyTorch |
| 步骤二 | 安装Spark |
| 步骤三 | 配置PyTorch与Spark的集成 |
| 步骤四 | 编写并运行PyTorch代码 |
### 具体步骤
#### 步骤一：安装
原创
2024-03-12 05:41:08
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# PySpark 支持 PyTorch 的实现指南
在现代数据科学和机器学习领域，PySpark 和 PyTorch 是两款非常重要的工具。PySpark 是一个强大的大数据处理框架，而 PyTorch 则是一个广受欢迎的深度学习库。本篇文章将介绍如何在 PySpark 环境中使用 PyTorch，帮助刚入行的小白开发者们实现这一目标。
## 整体流程
为了实现 PySpark 支持 Py
原创
2024-09-15 05:09:47
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0.torch安装1.确定显卡为英伟达系列的显卡
2.确定当前显卡可以安装哪些版本的显卡驱动，并选择合适的显卡驱动进行安装
3.根据当前的显卡驱动确定显卡最高支持哪个版本的CUDA，然后安装低于该版本号的cuda版本
4.根据当前的cuda版本安装合适的torch版本
5.根据当前的torch版本选择合适的mmcv版本
[pytorch官网](https://pytorch.org/get-sta
在页面上执行较长时间的操作时，如果能够给用户提供一个类似于浏览器状态栏那样的进度条，将会使界面用户界面更加友好。在Atlas中，为我们提供的UpdateProgress控件可以轻松的实现这些。主要内容
1．UpdateProgress控件介绍
2．完整的示例
运行效果：
在页面上执行较长时间的操作时，如果能够给用户提供一个类似于浏览器状态栏那样的进
1.方法一：调用cuda（）步骤如下：（1）找到网络模型，调用cuda方法，将网络模型转移到cuda中去tudui=Tudui()
#A.找到网络模型，调用cuda方法，将网络模型转移到cuda中去
if torch.cuda.is_available():#如果cuda可用
tudui=tudui.cuda()（2）找到损失函数，调用cuda方法，将网络模型转移到cuda中去#4.定义损
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2023-12-04 16:23:26
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