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），
目录1.生成顺序列表/元组2.Python输出格式化3.lambda函数用法4.map函数用法5.Python特殊注释6.用正则表达式去除字符串中的非汉字部分7.使语句仅在自身运行时执行，而在被调用时不被执行8.python读写文件方式9.TXT文件编码10.应用scrapy模块时引用Item的两种方式11.电脑有多python版本下，scrapy框架的建立12.pytorch模型的下载地址及保
主要的流程参考 ubuntu 16和18没什么区别； 这里主记录一下原博客没有遇到的问题： 安装了两次，花了一天半搞清楚了。第一次安装的时候安装完了，最后在ipython里面import torch，import torchvision，然而torch.cuda.is_avaliable()返回了false，查了很多东西没法解决，加之后面conda命令出了问题，全部卸载重装了一次。装显卡驱动的
1.Cuda的下载安装及配置首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。可以看到本机有一个集成显卡和独立显卡NVIDIA GetForce GTX 1050。接下来，测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装，点击此处查询显卡是否在列表中。从上图中，可以看到我本机的独立显卡是支持CUDA安装的，计算力是6.1。那么，接下来就是选择CUDA进行安装即可
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2024-09-26 10:21:12
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数字万用表使用方法：首先要了解一些基础，比如： power 电源开关 HOLD锁屏按键, B/L一般是为背光灯， 其次要了解 转换开关 V-或DCV 是直流电压挡的意思 V~或ACV交流电压挡的意思 A-或DCA直流电流挡的意思 A~或ACA是交流电流挡的意思， Ω是电阻挡的意思，画一个二极管的符号那个是二极管档也称蜂鸣档，F表示电容挡， H表示电感挡 hfe表示三极管电流放大系数测试挡 一般数字
Linux服务器上安装anaconda和pytorch一、前期准备1.查看linux的cuda版本在XShell中输入：nvcc -V即可查看cuda版本。但是注意，-V中的必须是大写，否则出错。2.查看服务器是否可以联网在XShell中输入：ping www.baidu.com如果出现如下情况则服务器可以联网。二、安装anaconda(1)本地电脑下载。找到anaconda官网，直接点击相应的版
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2024-03-21 22:45:36
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01.介绍1.1 验证码漏洞顾名思义，验证码漏洞就是验证码本身存在问题，或者是与验证码相关的内容存在问题。1.2 验证码作用客户端发起请求-> 服务端响应并创建一个新的 SessionID 同时生成随机验证码，将验证码和 SessionID 一并返回给客户端-> 客户端提交验证码连同 SessionID 给服务端-> 服务端验证验证码同时销毁当前会话，返回给客户端结果。1.3 验
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2024-03-15 11:42:47
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目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
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2024-08-04 15:38:00
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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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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼前排预警！！！！——在帖子编撰END前，请勿插楼，否则删——【问题起源】在自主选购DIY以游戏性能为主得电脑时，总希望在预算内选到尽量高配置，但是又担心鱼龙混杂得X宝发的不是原厂货，虽然能用，但是时间久了或许就出问题了。如果是硬件本身外部损害一眼能看出，要是是内部作假(如内存颗粒翻新，显卡挖过矿等)，又该如何判定呢？{注意：外观明显损坏就不用软
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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作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文
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2024-03-19 09:08:58
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目录问题查阅资料解决步骤1.检查pytorch版本、是否有CUDA2.安装CUDA前看电脑的显卡驱动程序版本、支持的最高版本3.安装CUDA和cuDNN4.卸载pytorch5.重新安装pytorch6.问题解决 问题在pycharm上用python3运行代码时报错：查阅资料报错：Torch not compiled with CUDA enabled看这一篇就足够了错误Torch not co
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2024-04-02 16:13:04
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前言从安装ubuntu系统配置pytorch-GPU环境开始就已经走上了不归路，本以为没什么大问题，但其实坑非常的多，在此写上安装过程中遇到的种种问题与大家分享，希望大家少走弯路！另外要说明，安装过程中一定要仔细看cuda、cudnn的官方文档，官方文档写的过程非常的详细，仔细看之后再安装会避免不少的问题！电脑配置电脑为个人闲置的笔记本电脑： 处理器：i7-6700 显卡：GTX 965M（集
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2024-04-27 19:11:22
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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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目录PyTorch安装安装时踩的坑提升安装速度的方法检验安装结果PyTorch安装上篇文章安装了CUDA和cuDNN，还没有安装的可以参考：如何调用GPU训练模型【详细教程1】——CUDA和cuDNN的安装至此，进行最后一步，PyTorch的安装，还记得最开始打开的Pytorch网站吗：PyTorch 选择刚才安装的CUDA版本（11.8），对应的安装命令如下：pip3 install
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2023-08-23 17:26:39
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笔记本： 环境配置创建时间： 2018/10/18 16:52 更新时间： 2020/6/5 15:51标签： Pytorch在别人的基础上多次实践安装多次修改，之前在印象笔记上，共享出来大家可以参考交流URL：
搭建PyTorch环境（linux系统下）www.jianshu.com
anaconda 安装Anaconda1. 下载到官⽅⽹站 https://www.a
# 如何检查Python中torch是否使用GPU
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何检查Python中torch是否使用GPU。以下是整个过程的流程以及每一步需要做的事情：
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入torch库 |
| 2 | 检查当前设备是否支持GPU |
| 3 | 输出当前设备信息 |
#
原创
2024-06-23 04:51:52
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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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显式同步和逻辑GPU活动：请注意，即使内核在上述示例中快速运行并在CPU触及y之前完成，也需要显式同步。 Unified Memory使用逻辑活动来确定GPU是否空闲。 这与CUDA编程模型保持一致，该模型指定内核可以在启动后随时运行，并且不能保证在主机发出同步调用之前完成。逻辑上保证GPU完成其工作的任何函数调用都是有效的。 这包括cudaDeviceSynchronize（）; cudaStr
