目录一、创建新环境二、导入Pytorch库三、新建项目四、测试五、准备数据集六、修改配置文件七、训练八、实例测试九、结束语默认大家都装好了Anaconda和Pycharm，且知晓基本操作一、创建新环境打开cmd窗口，输入conda create -n yolov5 python=3.7，回车等待一会，输入y，回车再等待一会，出现done，说明新环境创建成功！名字可以随便取，但是建议跟我取一样的，建
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2024-01-16 19:47:41
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CPU版pytorch安装针对个人PC不带有GPU显卡，无法用cuda驱动pytorch程序。现在小编已经步入深度学习的过程啦，所谓打工也得扛工具，怎么能逃得过现在最火的pytorch框架的魔掌，这个过程就是我不断在配环境不断报错，各种报错，继续报错，但是不能打败我的，都将让我更加强大！主要参考网站:科学网—Windows10下的Pytorch框架安装（CPU版） 遇到的一些问题：先自己要确定好安
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2023-10-11 23:02:09
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# 用CPU跑Python
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁和易于学习的特性而受到开发者的喜爱。在执行Python代码时，CPU（中央处理单元）作为计算机的核心组件，承担着大部分的计算任务。在本文中，我们将讨论如何在CPU上高效地运行Python代码，并提供一些实用的示例。
## CPU基础知识
让我们先简要了解一下CPU的基本工作原理。CPU负责执行程序中的指令，处理数据
一、Windows（64bit）下安装pytorch-cpu首先说个题外话，为了日后使用的方便最好是将将conda和pip的软件源修改成清华的源，这样的话，使用conda或者pip安装软件速度会快很多。可使用如下指令进行设置:（当然只是建议，与本次pytorch的安装无关，pytorch都是直接从官网上下载，速度还挺快）conda config --add channels https://m
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2023-09-05 22:02:16
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GIL 的存在一直是富有争议的，它导致 Python 程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。需要注意的是，对于 I/O 图形处理、NumPy 数学计算这样的耗时操作都发生在 GIL 之外，实际上基本不受影响，真正受影响的都是 Python 字节码的执行，GIL 会导致性能瓶颈的出现。总之，只有在使用纯 Python 做 CPU 密集的多线程运算时 GIL 会是问题。GIL是什么Pyt
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2024-06-01 15:02:32
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目录前言1. PyTorch 训练时在第一个 epoch 的最后一个 batch 卡死- 问题描述- 可能的原因- 解决方法2. 使用命令行运行时，卡在第一个 epoch- 问题描述- 原因分析- 解决方法 前言在实际训练中遇到了各种各样的卡住问题，在此总结一下，PyTorch 训练时遇到的卡住停住等问题可以从以下几个方面根据情况具体分析 (参考PyTorch训练时，Dataloader卡死、挂
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2023-12-08 20:21:01
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# 使用CPU跑BERT微调 PyTorch
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的自然语言处理模型，广泛应用于文本分类、问答等任务。微调BERT模型的方法多种多样，但对于资源有限的用户，使用CPU进行微调是一个经济实惠的方法。本文将介绍如何在PyTorch中使用CPU进行BERT模型的
原创
2024-10-23 05:16:32
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作者：EMMA NING编译：ronghuaiyang导读微软刚刚开源了Transformer的突破性优化，大大提升了CPU和GPU上的推理速度。用于自然语言处理的最流行的深度学习模型之一是BERT。由于需要大量的计算，在大规模推断上BERT计算量非常大，甚至在严格的延迟约束下都不可能。最近，我们分享了“Bing has improved BERT inference on GPU for its
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2024-09-25 12:11:05
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# 在PyTorch中将模型放在CPU上运行
在深度学习中，PyTorch是一个非常流行的框架，许多研究人员和开发者使用它来构建和训练神经网络。虽然现代深度学习模型通常在GPU上运行以加速训练和推理，但在某些情况下，将模型放在CPU上运行也是必要的。本文将探讨如何在PyTorch中将模型放在CPU上运行，并提供相应的代码示例和解释。
## 为什么使用CPU？
1. **资源限制**：不是所有
原创
2024-08-29 05:39:05
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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
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2023-07-14 19:15:13
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CPU架构和工作原理
CPU的运行原理控制单元在时序脉冲的作用下，将指令计数器里所指向的指令地址(这个地址是在内存里的)送到地址总线上去，然后CPU将这个地址里的指令读到指令寄存器进行译码。对于执行指令过程中所需要用到的数据，会将数据地址也送到地址总线，然后CPU把数据读到CPU的内部存储单元(就是内部寄存器)暂存起来，最后命令运算单元对数据进行处理加工。周而复始，一直这样执行下去。cpu、进程
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2024-09-02 17:16:27
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安装Ubuntu16.04+OpenCV3.3.1+ROS kinetic安装Ubuntu16.04 1. 下载ubuntu的ISO文件这一步相对简单，网络上面有很多的链接下载。这里贴一个ubuntu的官方网站链接，可以下载到ubuntu 16.04的iso文件https://wiki.ubuntu.com/XenialXerus/ReleaseNotes?_ga=2.66502190.169
作者 | Lysandre Debut
译者 | 陆离
出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)
【导语】自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 Ten
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2024-08-06 12:20:56
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锐龙CPU可以跑PyTorch吗？
在现代深度学习框架中，PyTorch凭借其灵活性和强大的计算能力受到广泛欢迎。然而，用户常常关注不同硬件平台上的性能表现，尤其是在使用锐龙系列CPU时。本文将对这一问题进行深入探讨，分析其适用场景、性能特性、实战应用及背后深层原理，力求为开发者提供全面的指导。
## 背景定位
在高性能计算中，CPU与GPU的选择直接影响模型训练的速度和效率。随着AI技术的
## 用CPU运行PyTorch
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，广泛用于机器学习和深度学习领域。它提供了丰富的工具和算法来构建和训练神经网络模型。在使用PyTorch时，我们通常会选择使用GPU来加速训练过程，因为GPU具有强大的并行计算能力。但是，在某些情况下，我们可能只能使用CPU来运行PyTorch。本文将介绍如何在CPU上运行PyTorch，并提供一些示例代码。
#
原创
2023-12-29 09:58:56
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时间：2022年3月31日问题：前几天安装一个图像处理库时，下面提示安装pytorch-cpu没在意，结果今天在服务器上测试的时候出现问题：（大概就是cuda不能用） 指令后加上： python3 train.py --dataroot ./datasets/label2image --name label2image_cyclegan --model cycle_gan --pool_size
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2024-03-07 16:54:59
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Batch Normalization原理：概念的引入：Internal Covariate Shift ： 其主要描述的是：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（神经网络本来就是要学习数据的分布，要是分布一直在变，学习就
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2024-09-26 11:20:55
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1、Anacond下载Anaconda 的下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/（目前，页面上是 Python3.9 的版本）Anaconda历史版本链接：https://repo.continuum.io/archive/2、Anaconda 安装双击进行安装，需要注意以下几点：记住安装路径，之后会用到跳过安装 Microsoft VSCode为了
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2024-01-15 21:44:50
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作者 | 苏宓不知道是不是之前“TensorFlow 将死”的谣言传得过盛，Google 于日前紧急发布了一篇标题为《Bringing Machine Learning to every developer’s toolbox》（将机器学习带入每位开发者的工具箱）的公告，广而告之，TensorFlow 没有“死”，而且各种数据表明，其现如今发展地非常好，也是全球 300 万软件开发者最常用的 ML
1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
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2024-03-27 10:20:35
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