目录第一章 PyTorch的简介与安装第二章 PyTorch基础知识1 tensor基础操作1.1 创建tensor1.2 数据结构转换1.3 tensor索引1.4 tensor的维度1.5 tensor运算 1.6 tensor的广播机制2 自动求导3 并行计算3.1 why? 3.2 how?-CUDA3.3 常见并行方法第一章 PyTorch的简介
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2023-12-17 10:25:16
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pytorch实现变长输入的rnn分类输入数据是长度不固定的序列数据，主要讲解两个部分Data.DataLoader的collate_fn用法，以及按batch进行padding数据pack_padded_sequence和pad_packed_sequence来处理变长序列collate_fnDataloader的collate_fn参数，定义数据处理和合并成batch的方式。 由于pack_p
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2023-11-23 22:59:10
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1.首先查看自己的pytorch环境下是否有一个包通过conda list2.如果没有请先安装该包3.安装完成开始使用
原创
2022-05-16 03:15:39
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yum安装 主流Linux系统版本基本上都集成了apache服务器httpd，我们可以通过如下命令来查看我们的操作系统上是否已经安装了apache服务器httpd rpm -qa | grep httpd 查询服务是否启动 停止服务：httpd -k stop 卸载httpd服务器：yum remo
原创
2022-02-17 14:28:40
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在Linux操作系统中使用Apache是一种常见的做法，因为Apache是一个功能强大且稳定的Web服务器软件。在本文中，我将介绍如何在Linux下使用Apache搭建一个简单的Web服务器。
首先，确保你的Linux系统已经安装了Apache软件。你可以通过在终端输入以下命令来检查Apache是否已经安装：
```
$ apache2 -v
```
如果Apache已经安装，你会看到输出的
原创
2024-04-18 10:00:04
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在Linux下安装Apache是一项非常常见且重要的任务，因为Apache是最流行的Web服务器软件之一。在本文中，我们将讨论如何在Linux操作系统上安装Apache服务器。
首先，我们需要明确的是，Linux操作系统通常使用包管理器来安装软件。因此，我们可以使用包管理器来安装Apache。在大多数Linux发行版中，Apache软件包都包含在默认的软件源中，因此安装过程相对简单。
在大多数
原创
2024-03-05 11:36:44
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本文主要介绍PyTorch框架下的可视化工具Tensorboard的使用 面向第一次接触可视化工具的新手<其实是备忘> 之前用了几天visdom，用起来很方便，但是画的图显得很乱，所以花了一晚上把代码里的visdom都改成了tensorboard。 Tensorboard 安装 原本是tensorf
原创
2021-07-09 15:30:56
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这段时间在做一个CS模式的项目，服务端运行在linux/windows平台下，使用C语言；客户端运行在windows下，使用MFC开发；开发工具为VC++6.0企业版。。在开发服务端时，由于是使用C语言，所以经常使用malloc,free等C语言函数；在开发起初阶段，由于只是开发基础模块和基本的功能组件，所以不牵涉到多线程的开发。在开发过程中，团队的每个成员都就自己的模块编写测试用例，测试用例主要
1. 首先需要安装 apache 之后，才可以进行配置 php2. 下载 php : http://windows.php.net/download/ 找到 zip 包，php-7.0.12-Win32-VC14-x64.zip3. 在本机的 E 盘下 新建一个 php-7.0.12 文件，把下载的 zip 包解压到该文件夹下4. 找到 php.ini-d
原创
2016-11-10 11:23:33
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上一篇文章提到了如何使用Redirect做重定向，但是Redirect做的话不能匹配一批URL，这就需要用到RedirectMatch和正则表达式，来完成更艰巨的任务。
RedirectMatch指令：
说明: 基于正则表达式匹配对当前的URL发送一个外部重定向
语法: RedirectMatch [status] re
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2011-08-22 15:13:29
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# PyTorch 在使用 CPU 的简单指南
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其简洁易用而受到广泛欢迎。尽管 PyTorch 支持 GPU 加速，但在资源受限的环境下，如个人电脑或小型服务器上，CPU 的使用依然是深度学习开发的重要选择。本文将为您详细介绍如何在 CPU 上使用 PyTorch，包括基本的安装、张量操作、模型训练等，附带示例代码和序列图。
## 安装 PyTorc
原创
2024-09-10 04:51:58
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使用整体追踪分析的追踪差异有时，用户需要识别由代码更改导致的 PyTorch 操作符和 CUDA 内核的变化。为了支持这一需求，HTA 提供了一个追踪比较功能。该功能允许用户输入两组追踪文件，第一组可以被视为控制组，第二组可以被视为测试组，类似于 A/B 测试。TraceDiff类提供了比较追踪之间差异的函数以及可视化这些差异的功能。特别是，用户可以找到每个组中添加和删除的操作符和内核，以及每个操
# 如何在Pytorch环境下打开Jupyter
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在Pytorch环境下打开Jupyter。下面将详细说明整个流程，并提供每一步需要进行的操作以及相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[下载并安装Anaconda] --> B[安装Pytorch]
B --> C[打开J
原创
2024-03-08 05:48:37
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1 前言2 环境要求Windows：CUDA（先要装好CUDA库）3 安装步骤Windows：step 1：首先进入Pytorch官网，根据电脑的配置信息，获得相应的安装指令，安装链接：Start Locally | PyTorch如图所示，tep 2：安装过程中可能会出现因为网络问题而下载不成功的情况（下载速度很慢，并且在中途会出现下载不成功的情况，which is due to the GFW
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2023-11-21 10:29:47
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from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# default `log_dir` is "runs" - we
原创
2022-09-19 10:12:02
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1.输出的维度和数据集的label大小不一致RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed. at C:\w\1\s\tmp_conda_3.7_055457\conda\conda-bld\pytorch_1565416617654\work\aten\src\TH
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2024-04-15 15:09:14
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Webalizer Webalizer 是一个高效的，免费的web服务器日志分析程序。其分析结果以html文件格式保存，从而可以很方便的通过浏览器进行浏览。Internet上的多站点都使用webalizer 进行web服务器日志分析。 Webalizer特性 1. 为是用C写的程序，所以其具有很高的运行效率。在主频为200Mhz的机器上，webalizer每秒钟可以分析10000条记录，所以
原创
2013-04-21 13:36:34
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本文介绍 Pytorch 中 TensorBoard 的用法
原创
2023-10-31 11:57:18
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Deep Learning with Pytorch 中文简明笔记 第五章 The mechanics of learningPytorch作为深度学习框架的后起之秀，凭借其简单的API和简洁的文档，收到了越来越多人的关注和喜爱。本文主要总结了 Deep Learning with Pytorch 一书第五章[The mechanics of learning]的主要内容，并加以简单明了的解释，作
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2024-09-17 17:13:54
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# 在 Colab 上使用 PyTorch
## 引言
随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者和开发者开始关注如何高效地进行深度学习实验。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，因其易用性和灵活性受到广泛欢迎。而 Google Colab作为一个免费提供 GPU 计算资源的在线平台，使得使用 PyTorch 进行深度学习实验变得更加方便。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Colab 上使用
