这里基于读者已经有使用Python的相关经验，就不介绍Python的安装过程。 win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4 torch 1.11.0+cu113 torchaudio 0.11.0 torchvision 0.12.0+cu113一、首先查看我们使用的Python版本一般来说在命令行界面输入python就可以了解python版本。也可以
由于最近需要搞图神经网络（GNN），因此需要安装 torch_genmetric：Graph Neural Network Library for PyTorch，torch_genmetric 封装了图神经网络常用的算法，例如 GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）等等，因此安装其是十分必要的。本人环境配置：系统：windows10，python版本：3.6.1，pytorch版
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2024-04-01 08:48:46
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这篇文章主要介绍了pytorch中的model=model.to(device)使用说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教这代表将模型加载到指定设备上。其中，device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中
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2024-04-20 11:20:23
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可先阅读这篇文章仅需1/5成本：TPU是如何超越GPU，成为深度学习首选处理器的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc什么是CPU?中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令
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2024-05-30 00:49:19
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浪费大量时间，唉。。。。。。。。。。附参考网址：pytorch GPU版本安装（亲测）_安装gpu版本的torch_会发paper的学渣的博客
原创
2023-06-25 10:52:25
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一，安装 Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将 增加对Windows的支持，所以对于windows的用户来说，安装TensorFlow将会轻松很多，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA&nbs
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2024-03-21 19:06:36
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1.实验结果随机从测试集导入20张手写数字的灰度图片，训练好的神经网络的识别结果如下图所示。 20张图片全部识别正确，只把训练集的数据迭代训练1遍，在整个测试集上训练的正确率就可以达到97.7%啦 。2.实验过程2.1 准备数据集 ：使用mnist数据集（122MB），训练集包含6万张 28×28像素点的灰度图片和6万个对应的标签label，测试集包含1万张28×28像素点的灰度图片和1万个对应的
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2024-09-05 09:20:43
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前提：最好自己重新创建一个环境，要不然很容易把以前的环境整废1.看自己电脑的cuda版本：cmdnvidia-smi注：NVIDIA-SMI:512.59,Driver Version:512.59,表明当前驱动版本是512.59CUDA Version:11.6,表明当前驱动可以安装的cuda最高版本是11.6关于NVIDIA驱动要求，和驱动直接关联的是CUDA的版本。如果安装的是CUDA=10
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2024-04-26 09:46:48
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深度学习算法：
过去几年以来，深度学习（简称 DL）架构及算法已经在图像识别与自然语言处理（NLP）、数据科学、机器学习和预测分析领域领域取得了令人印象深刻的进展
TPU/CPU/GPU：深度学习芯片，因为复杂的深度学习网络需要同时进行数百万次计算，耗能会变成一个严重问题。
TPU：巨头谷歌，使用 TPU 代表了谷歌为其人工智能服务设计专用硬
实验对比前端时间搭建了TensorRT 、 Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon® 6242 3.1*80、RTX3090 24G、Resnet50TensorRT 、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发 、2000 张1200*720像素图像的总量数据Tenso
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2024-08-07 21:40:25
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1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
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2024-04-23 10:25:47
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英国伦敦 ─ 2018年3月20日 ─ Imagination Technologies宣布，推出PowerVR GPU 的性能分析工具 PVRTune的新版本，它可为开发人员提供深度信息，来帮助他们充分了解其应用在移动与嵌入式设备上的动态。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能，开发人员可通过充分发挥底层硬件的功能来创建应用与游戏，进而能以可获得的最低功耗来实现最佳效能。开发
01 考虑换一种学习率 schedule学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Larg
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本 看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn 3.anaconda安装以及环境变量配置①anaconda安装注意不要安最新的版本，别问我为什么（可能不太好找对应的pytorch版本，太新也容易和很多软件不兼容），
简洁！一步步带你安装Windows11下GPU版本的tensorflow2.6.0和pytorch2.3.0前言一、安装最新的显卡驱动程序二、添加国内源三、安装tensorflow和pytorch1.安装tensorflow1.1创建虚拟环境并激活1.2查找能够安装的TensorFlow-gpu版本1.3安装cuDNN和CUDA1.3.1根据官网找对应的cuDNN和CUDA版本1.3.2cond
1.由于pytorch在Windows中不支持Python2，所以决定安装python3版本的pytorch。https://pytorch.org/get-started/locally/2.首先，由于之前尝试过conda和pip安装pytorch，速度慢，所以决定使用清华的源安装pytorch，anaconda源切换成清华的源之后，我的Python版本是3.7，cuda版本是10.1，所以使用
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2024-09-23 07:41:21
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torchvision库torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。torchvision的详细介绍在：https://pypi.org/project/torchvision/ torchvision主要包括一下几个包：vision.datasets : 几个常用视觉数据集，可以下载和加载，这里主要的高级用法就是可以看源码如何自己写自己的Dataset的子类 vi
本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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为了跑YOLOv5配置环境走了很多弯路，现在将详细不走记录下来，供以后参考。 一、显卡驱动安装 参考了这位大佬的文章：【Python学习】Ubuntu18.04从零开始安装CUDA与cuDNN_YirongChen的博客-但是具体的显卡驱动版本，最好根据下面流程确定：先确定cudnn版本、再确定cuda版本、再确定显卡驱动版本。cudnn、cuda、显卡驱动对应关系见（点某个版本的cud
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2024-04-17 14:33:24
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