目录一、前提：二、构建源码包以及打包过程1、创建工作目录2、初始化目录（创建debian文件）3、修改control文件 4、增加changelog文件配置文件5、在debian同级目录下创建目录，并在hello.sh可执行文件中输入打印的语句 6、新建hello.install文件（文件在debian目录下）7、生成.dsc与源码包（debian同级目录）8、构建deb包（d
1 源码下载
Ascend对pytorch代码的适配，可从以下链接中获取。
Ascend/pytorch
执行如下命令即可。
git clone https://gitee.com/ascend/pytorch.git
2 目录结构解析
源码下载后，如果需要编译torch-npu，最好保持pytorch的源码版本匹配，以及其编译环境的gcc，g++等与torch-npu的版本匹配，否则会出现各种
虽然pytorch官方有一个mac下的编译指南，但是还是不是很详细，一路过来我也遇到了许多问题。网上虽然有一些mac 下pytorch-gpu版，但是别人编译的有的时候和自己机器不是很兼容。所以需要自己来编译一下。因为我正好需要用gpu版的pytorch 0.3版，python 2.7，但是在网上找了半天都没找到，所以只能自己动手了。如果不需要gpu版的小伙伴安装pytorch那是非常简单的，可以
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2023-09-30 08:19:08
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PyTorch C++源码调试 文章目录PyTorch C++源码调试1.编译PyTorch源码2.Debug 流程3. 实际演示(VSCode调试)注： 环境： PyTorch源码：截止到（2021-6-25）源码，编译后torch.__version__=1.10.0a0+gitd03ff1a
CPU编译：（因为需要debug 模块的C++运行逻辑，这里只编译了CPU支持）系统：5.10.1
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2023-09-25 06:45:06
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Dropout1.CLASS torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False)训练过程中按照概率p随机地将输入张量中的元素置为0evere channel will be zeroed out independently on every forward call.Parameters:p(float):每个元素置为0的概率，默认是0.5inplace(bool):是否
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2023-08-14 13:21:59
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Dji Manifold2-G源码编译安装pytorchDji Manifold-2G 源码安装pytorch1. 查看Dji Manifold-2G环境2. 安装cudnn2.1 下载cuDNN2.2 安装cuDNN3. 下载pytorch源码与安装3.1 下载源码3.2 安装依赖环境3.3 进行编译4. 总结问题汇总 Dji Manifold-2G 源码安装pytorch最近需要在无人机上做
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2024-08-11 15:23:28
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# PyTorch源码编译
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了丰富的工具和功能来支持机器学习和深度学习任务。虽然PyTorch可以通过pip安装进行使用，但有时我们可能需要根据自己的需求对PyTorch进行自定义编译。本文将介绍如何从源代码编译PyTorch，并提供了相应的代码示例。
## 准备工作
在开始编译之前，我们需要确保我们的系统满足以下要求：
1. 安装G
原创
2023-07-22 04:23:33
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注意事项:需要注意的是, sqlite安装完成之后需要进行重新编译python, 需要注意的是，sqlite安装完成之后需要进行重新编译python
1.下载并源码编译python3#wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.5/Python-3.4.5.tar.xz# xz -d Python-3.4.5.tar.xz# tar x
transformer代码 哔哩哔哩很多课程，但是资源很难领取，代码和PPT不好找到 学习的过程中对照网课视频敲了代码，分享给大家使用只包含代码主体，测试部分放到下方顺便请教一个问题：视频中 mask = Variable(torch.zeros(8,4,4))。输出是（2，4，512） 我这边的代码会报错。 mask = Variable(torch.zeros(2,4,4))的时候是没问题的，
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2023-11-09 05:32:21
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Pytorch源码学习02--神经网络前提任务定义网络损失函数反向传播更新权重引用 前提1.使用torch.nn包构建神经网络； 2.nn依赖于autograd来定义模型并对其进行微分； 3.nn.Module包含层，以及返回output的方法forward(input)。注：pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的任务对数字图像进行分类的网络：神经网络的典型训
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2023-09-27 13:46:03
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一、原理介绍（比权重衰退效果更好），在数据里面加入随机噪音。dropout是在层之间，加入噪音,1.【方法如下】 E[x’]=x 保证期望不变， p的概率下，取值改为0. 其他情况下：改为 x/(1-p)2.【用法】 对隐藏层的输出h，做dropout，得到h’ 常用于多层感知机（全连接层的隐藏层 ）的隐藏层输出上， 丢弃概率，是一个超参数 【常用值有： 0.5 0.9 0.1】3.【dropou
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2023-08-13 20:32:12
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在使用 PyTorch 进行深度学习开发时，开发者们不可避免地会遇到一些问题，尤其是在源码编译阶段。在这篇博文中，我将详细记录如何解决“PyTorch源码编译报错”这一常见问题的过程。
## 问题背景
在一些深度学习项目中，用户可能需要根据自己的需求修改 PyTorch 源码，或者想要使用最新的功能和修复。此时，用户将会选择从源码编译 PyTorch。假设用户在 Ubuntu 系统上进行操作，想
# 源码编译 PyTorch 卸载指南
在使用 PyTorch 进行深度学习开发时，很多研究者和工程师选择从源码编译 PyTorch，以便定制一些特性或优化性能。但是，如果你发现自己需要卸载已经安装的版本，或者希望切换到另一种配置，了解如何正确地卸载 PyTorch 是非常重要的。本文将引导你通过几步简单的操作完成从源码编译的 PyTorch 卸载，并清晰地介绍相关步骤。
## 状态图概述
4.如果要支持CUDA编程,要安装NVIDIA CUDA 11或者更高版本, 安装NVIDIA cu
原创
2023-01-14 09:54:15
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# Pytorch源码编译流程详解
## 关系图
```mermaid
erDiagram
程序员 ||--o Pytorch源码编译流程 : 参与
小白 ||--o Pytorch源码编译流程 : 学习
```
## 旅行图
```mermaid
journey
title Pytorch源码编译流程
section 准备工作
开发者->安
原创
2024-02-26 06:44:58
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# PyTorch 源码编译 Wheel 的步骤
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，支持各种计算设备。虽然通常可以通过 pip 安装 PyTorch，但有时你可能需要自己编译源码，以便修改某些功能或优化性能。本文将描述如何从 PyTorch 源码编译出 Wheel 包，并为你提供代码示例和流程图，帮助你更好地理解整个过程。
## 准备工作
在开始编译之前，你需要安装一些依赖软件。
一、写本文的目的CMake有很多复杂且与程序结构密切相关的功能，诸如跨平台编译，生成安装包，输出标准构建文档等等，如果同学们有兴趣的话可以自行学习和了解，能够很好的加深对程序架构的理解与认识。本文面向的对象是只有《c语言程序设计》这一门先修课作为基础的，参与年度计划的同学们，考虑到同学们的接受能力以及笔者自身水平有限，故只介绍cmake-gui的部分用法。以帮助大家完成年度计划任务。二、CMake
1 Ascend Extension for PyTorch
Ascend Extension for PyTorch 插件是基于昇腾的深度学习适配框架，使昇腾NPU可以支持PyTorch框架，为PyTorch框架的使用者提供昇腾AI处理器的超强算力。
项目源码地址请参见LINK。
昇腾为基于昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问昇腾社区，了解关于昇腾的更多信息。
一、环境ubuntu16.04
JetPack3.2.1
python3.5 二、前言 目前在python2.7或者python3.6两个版本环境下安装pytorch可以使用NVIDIA平台提供的wheel包快速搭建环境，提供了v1.0~1.4多个版本（https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch_.28C
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2023-10-15 10:53:07
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遇到的错误在源码安装pytorch时，我的cuda的版本时11.4，所以按照官方的安装指南是需要magma-cuda114，而此时magma-cuda114还没发布。 所以我的方法是 卸载驱动、CUDA和CUDNN（具体自己百度）。然后选择对应cuda版本为11.3的显卡驱动，然后安装cuda11.3和相应的CUDNN。 说明：显卡的驱动可以用较低版本的。1.安装驱动1.1 驱动下载我需要安装cu
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2023-08-09 11:27:10
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