一、PytorchPyTorch是一个开源的深度学习框架，该框架由Facebook人工智能研究院的Torch7团队开发，它的底层基于Torch，但实现与运用全部是由python来完成。该框架主要用于人工智能领域的科学研究与应用开发。官网提供了最新版本，并且提供了早期版本的安装方法Pytorch官网：https://pytorch.org/早期版本地址：https://pytorch.org/get
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2023-12-13 19:45:13
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前言博主研究生生涯准备用大一的旧电脑在撑两年，于是乎在虚拟机centos环境中安装python环境和pycharm工作时特别卡。于是想尝试在windows下安装anaconda和PyCharm，这样软件运行或许能流畅些。本文基于2019年发行的anaconda3版本和PyCharm对安装过程中的问题进行记录。anaconda的安装官网下载anaconda 我下载的版本为：双击安装 注意：下图中博主
目录一、anaconda下载安装二、安装CUDA用GPU版本三、安装pytorch四、 用ipykernel为虚拟环境创建内核kernel五、jupyter lab配置六、anaconda和pycharm结合一定要看的前言：授人以鱼，不如授人以渔。技术飞速发展，许多教程都会过时，我们个人博客记录只是一时，我们不能看2018年的文章来安装2024年版本的东西，会很不一样。所以我们一切要去看官方维护的
文章目录摘要1 显卡驱动、CUDA、cuDNN介绍1.1 显卡驱动1.2 CUDA1.3 CUDNN2 形象的说法3 查看显卡驱动 摘要在配置PyTorch的过程中，显卡驱动、CUDA、cuDNN三者之间的关系、作用以及在众多版本中如何搭配一直困扰着我。虽然网上资料很多，但各说其词，即使最终迈过种种坑成功运行，但脑子里还是一团乱麻。所以回过头来看NVIDIA的官方文档，一方面记录配置过程防止遗忘
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2024-04-07 15:11:19
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前言Pytorch发布已经有一段时间了，我们在使用中也发现了其独特的动态图设计，让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解。上面的对比图来源于官网，官方认为，这两者最大的区别就
文章目录GPU、Cuda Driver和 Cuda Toolkit的图解关系省流，简略版本要实现多版本的cuda怎么办复杂版（你要是觉得简略版说的太简单，这里给你找文档证明）一、Nvidia Driver和CUDA Toolkit的关系安装GPU显卡驱动Nvidia Driver二、CUDA Toolkit是真的不包含CUDNN的CUDA Toolkit的组件内容三、CUDA Toolkit从N
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2023-12-12 16:21:58
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一、基本信息首先大家要明白这两个分别是干嘛的，pytorch是一个图形计算的python依赖包。通常还跟着torchvision等包一起安装。它是可以通过pip，conda甚至pycharm下载安装的。而CUDA是一个是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，相当于一个计算机用的计算器。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。因此你一定要有GPU才能
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2023-08-11 08:45:47
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在深度学习中，PyTorch 是一个高度灵活且广泛使用的框架，而 CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台，以加速高性能计算。Torch 是 PyTorch 的前身，因此三者之间有着密切的关系。Torch 被 CUDA 赋能，PyTorch 则在 Torch 的基础上进行了更加便捷的深度学习功能扩展。因此，理解它们之间的关系对开发者而言至关重要。
### 环境预检
在部署 PyTorch
目录1 前言2 PyTorch加载数据2.1 Dataset2.2 Dataloader3 TensorBoard4 Transforms5 torchvision 1 前言我们首先要知道PyTorch有两个常用函数：（1）dir() //打开 （2）help() //帮助怎么使用，说明书例子：dir(torch) ; help(torch.cuda.is_available)2 PyTorch加
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2024-06-01 13:52:09
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1. pytorch基本用法1. torch.tensortorch.tensor是默认的tensor类型（torch.Floattensor）的简称。2. torch.Tensor与torch.tensor的区别相同点： 两者都是用于生成新的张量tensor，其中tensor是一种数据类型。包含单一数据类型元素的多维矩阵。不同点： torch.Tensor是python类，默认张量类型为torc
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2023-10-10 10:06:58
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目录1. 显卡驱动2.cuda3.cudnn4.pytorch简单的关系如下图：1. 显卡驱动显卡驱动是电脑上服务于显卡的驱动程序，有了显卡驱动显卡的功能才能被最大化利用！显卡驱动的作用就是用来驱动显卡的，这是电脑硬件中所对应的一个软件。通过添加驱动程序计算机中的硬件就能正常的工作，当然不同的硬件使用的驱动程序也不一样。显卡对应的就是显卡驱动。显卡在电脑中提供图形的重要显示部分，直接关系到电脑的图
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2023-11-30 09:08:38
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1 torchvision数据集介绍① torchvision中有很多数据集，当我们写代码时指定相应的数据集指定一些参数，它就可以自行下载。② CIFAR-10数据集包含60000张32×32的彩色图片，一共10个类别，其中50000张训练图片，10000张测试图片。1.1 torchvision数据集使用import torchvision
help(torchvision.datasets.C
PyTorch 的诞生2017 年 1 月，FAIR（Facebook AI Research）发布了 PyTorch。PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架，但是因为 Lua 语言较为小众，导致 Torch 学习成本高，因此知名度不高。PyTorch 的发展2017 年 1 月正式发布 PyT
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2023-09-17 12:12:58
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因为有人问我optimizer的step为什么不能放在min-batch那个循环之外，还有optimizer.step和loss.backward的区别；那么我想把答案记录下来。首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。从优化器的作用出发，要使得优化器能够
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2024-08-10 16:16:23
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Pytorch 是目前除了tensorflow外最火的主流深度学习框架，与其他深度学习框架–Caffe、Keras、Mxnet、Theano相比，pytorch具有极大的优越性，封装了大部分深度学习算法，既适合深度学习新手入门，又不会因为太过于封装而使得底层的实现变得捉摸不透，可以锻炼新手的编程能力，因此，本人十分推荐选择pytorch作为深度学习的入门框架。什么是PytorchPytorch的前
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2023-09-23 09:43:57
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学习pytorch的时候，在网上看到很多cuda和cudnn的介绍。 自己之前只在自己的电脑上运行过几句有关pytorch的简单程序，现在希望利用实验室Windows服务器来进行pytorch的学习。（实验室Linux服务器还不太熟，Windows相对来说熟悉一些，自己本科学的linux命令也记不太清晰了，有时间捡一下，听找工作的师兄说Linux的学习还是非常重要的！，而且大部分人也都是用Linu
随机抽样类函数1.torch.manual_seed(seed)设定生成随机数的种子，并返回一个torch._C.Generator对象参数：seed(int or long)种子2.torch.initial_seed()返回生成随机数的原始种子（pathon long）3.torch.get_rng_state()返回随机生成器状态（Byte Tensor）4.torch.set_rng_st
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2024-08-29 13:55:28
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# torch 和 pytorch 问题解决指南
在使用深度学习框架时，`torch` 和 `pytorch` 常常让人混淆。实际上，`torch` 主要是一个基础库，而 `pytorch` 是基于 `torch` 构建的一个更高层次的深度学习框架。理解这两者之间的关系，对我们在使用这两个库时十分重要。接下来，我们将深入探讨环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等方面。
# PyTorch与Torch的探索之旅
在深度学习领域，PyTorch和Torch是两个非常重要的工具。PyTorch是一个基于Torch的深度学习框架，但它在许多方面进行了改进，已经成为研究和工业界的热门选择。本文将深入探讨它们之间的关系、特点，以及如何在实际项目中使用PyTorch。
## 1. PyTorch简介
PyTorch是由Facebook人工智能研究院开发的开源深度学习框架
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，而 Torch 是其早期版本。选择这些工具时可能会遇到各种问题，比如版本兼容性或参数设置不当等。这篇博文将深入探讨如何解决“torch和pytorch”相关的技术问题，并通过多种图表和代码示例清晰地展示这一过程。
### 背景定位
在现代深度学习项目中，PyTorch 作为一个杰出的工具，广泛应用于学术界和工业。在功能和性能上，PyTorch 对比之前的
