深度学习代码第2页

基于pytorch的kaggle_CIFAR-10图片分类（可GPU也可CPU）

主体代码来自于动手学深度学习代码分两个部分组成，第一部分是主体代码kaggle_CIFAR-10.py，第二部分是d2l.py是一堆类或者函数定义的地方，其中也有很多函数没有用到，所以很长，但是也都是书中的

丶fest·2023-01-23 08:57

运行tensorflow深度学习代码，出现卡死界面、或报Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR错的解决方法

运行tesnsorflow较为复杂的深度学习模型时，容易出现卡死界面的情况。如果是单显卡（cpu型号尾部有f），可安装opengl并重启后，再运行代码。如果出现Couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR报错，则是显存不够导致的，加入#用于限制显存使用config=tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options

hbwhzc·2023-01-20 12:10

Deepin系统深度学习环境配置指南

在装好该系统后，如何在该系统上进行深度学习代码训练调试，这就得需要配置好相应的显卡驱动程序，CUDA和CUDNN环境，下面我将详细介绍该环境配置指南。

非常颜色·2023-01-20 01:59

CUDA报错：unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env varia

跑深度学习代码的时候发现没在用cuda显卡跑，而是自己默默换成了cpu下面是问题的解决思路进入python环境以及torch环境，通过torch.cuda.is_available()查看cuda是否存在

Jeniclala·2023-01-18 08:29

理解深度学习代码之Conv2d(kernel_size) 记录

torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)kernel_size:卷积核尺寸，可以设为1个int型数或者一个(int,int)型的元组。例如(2,3)是高2宽3卷积核kernel_size=(1,3)[flag]ifflag==False

东城zzm·2023-01-18 01:16

python实现将给定路径下全部文件的绝对路径写入到txt文件中

将给定路径下全部文件的路径写入到txt文件中在跑深度学习代码时，读取文件常常以txt文件存储文件路径。该代码实现了将当前路径写入到txt文件中，实现了很好的读取文件。

小小程序天·2023-01-17 13:53

使用numpy进行深度学习代码实战

使用方法定义网络fromnetimportConvNetnet=ConvNet()ifnotnet.load(MODEL_PATH):net.addConvLayout([3,3,1,4],bias=True,padding='VAILD',init_type=init_type,st_func='LEAKY_RELU_0.01')net.addConvLayout([3,3,4,8],bias=

甜辣uu·2023-01-16 14:07

深度学习代码实践（五）- 从0搭建一个神经网络：从多元方程到梯度下降反向求导

回到多元方程的求解方法对于构建一个神经网络来说，需要求出每一个神经元的参数。每一层都有线性变换，加上非线性变换组成。神经网络的求解变成一个多元方程的求解问题。图：要求解的线性函数变换（单层）y1=x1w11+x2w21+...+xnwn1+b1y2=x1w12+x2w22+...+xnwn2+b2y3=x1w13+x2w23+...+xnwn3+b3假设要解的这一层输入变量x有两个，x1,x2，输

davidullua·2023-01-16 13:21

深度学习代码实践（六）- 使用神经网络来逼近任意函数

问题提出在前面“深度学习代码实践（四）-从0搭建一个神经网络：感知机与激活函数”的博文分享中，提到，神经网络的本质是：通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。

davidullua·2023-01-16 06:29

conda创建虚拟环境，vscode运行github上的深度学习代码

因为自己电脑的环境配置的tensorflow和keras的版本太高了，运行和学习前辈的代码需要重新卸载和安装，但是这么做的时间成本有点高，因此我们可以用conda创建一个虚拟的环境，在虚拟环境上运行我们下载的代码。比如我下载的这个代码，它需要tensorflow0.12.1和keras1.1.2的环境。首先，我们要知道python3.6以上的版本是无法安装tensorflow2以下的版本的，否则会

奇犽小可爱·2023-01-14 18:44

pycharm运行部分py文件没反应没输出结果

问题背景苍天啊大地啊在ubuntu系统上运行了一段时间的深度学习代码这次换到Windows系统上想重新运行试试就出现了大问题运行深度学习代码跑不出结果！！！

Laney_Midory·2023-01-12 22:13

英文版动手学深度学习书中MXnet安装采坑（1.6版本cpu安装）

想跑中文版的动手学深度学习代码的同学不用看这篇博客了。

卡塞尔学院临时校长·2023-01-06 07:55

GoogLeNet的pytorch实现和调参

GoogLeNet动手学深度学习代码开源githubimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimportd2l.torchasd2lInceptionInceptionInception

d3ac·2023-01-05 11:15

Linux服务器上修改深度学习代码

由于本人本地电脑没有配GUP，跑深度学习代码非常慢，所以远程登录linux服务器来运行（但是没法Debug，不如本地用Pycahrm方便呀），下面归纳几个常用修改python代码的linux命令。

Dr.sky_·2023-01-05 11:58

解决某些深度学习代码使用了cpp_extension，CUDAExtension编译了代码可能存在的运行环境版本过低问题，进行cuda和pytorch的运行环境升级

综述--------------------------------------------------------------------1.问题使用Transformer中PNS-Net代码(论文|数据集及代码)，其要求环境是python3.6，pytorch=1.1.0，重点来了，对服务器环境外的要求是这样的：·Mark1↓OurcoredesignisbuiltonCUDAOPwithto

Victor_HUST·2023-01-04 07:41

深度学习代码入门实战

open3d官方文档不认识的英语单词demonstrate证明，演示tutorials教程copy复制usage用法interface界面，接口utilizes利用reconstruction重建visualize可视化load加载render使成为，渲染decode解码extensionname扩展名dense密集的Voxeldownsampling体素下采样grid网格uniformly均匀地

qq_53167315·2022-12-30 18:37

HOITrans 记录自己第一次使用服务器跑深度学习代码

文章目录前言一、准备工作二、环境搭建1.搭建服务器平台VScode服务器搭建FileZilla配置conda2.搭建Python环境平台三.复现过程1.克隆代码2.下载使用MS-COCO预训练的DETR模型3.下载HICO-DET,V-COCO和HOI-A的注释文件4.下载数据集5.安装相关依赖6.可以把数据移到服务器机械硬盘上，只在目录下映射一个地址（可省略）7.训练模型8.测试模型前言第一次在

玖138·2022-12-30 09:12

tensorflow识别不了gpu rtx3080解决方式

用2年前的rtx3080电脑运行深度学习代码，配置：驱动nVidia11.1，cuda11.1.1,cudann=8.0.4,tensorflow=2.4.1,keras=2.4.3.换了一台3080电脑

小唐很淘气·2022-12-28 16:03

screen使用

一、在xshell里面使用screen指令查看gpu状态二、使用screen在pycharm里面跑深度学习代码(54条消息)使用screen实现关掉本地计算机而远程服务器继续跑代码_BeautyBit的博客

阿鱼123·2022-12-26 23:35

连接服务器教程，Xshell、Xftp及PyCharm连接深度学习GPU服务器的详细使用方法

每个计算任务是并行的；GPU的运算单元比CPU多得多，相同时间可以完成更多的计算，具备强大的并行计算能力，非常适合深度学习；如果自己的笔记本电脑GPU配置是RTX3050以上的，可以在本地运行中小型数据的深度学习代码

李问号·2022-12-26 17:28

深度学习代码调试经验

最近在做有关深度学习的项目，大致内容就是车位检测，目前我用到的方案是将人脸关键点检测的深度学习模型迁移到车位检测上。在这个过程中经历过各种坎坷，对于深度学习的代码调试算是知道了写皮毛经验。下面就记录下，也分享出来供后面有需要的同学借鉴。现在网上有很多深度学习的代码，有些论文都开原源了，其实他们代码都可以拿来直接改改就迁移套用的。就是在改代码的过程中可能会遇到各种问题，导致迟迟达不到目标效果。我在将

好好学图算·2022-12-26 08:26

深度学习代码篇（pytorch实现）

文章目录一、Dataset加载数据——获取数据及其label二、tensorboard的使用1.add_image()函数——显示image2.add_scalar()函数——显示函数三、torchvision中transform.py的使用三、torchvision中数据集的使用四、Dataloader打包压缩——为网络提供不同的数据形式五、神经网络1.神经网络基本骨架(简单使用)2.卷积层(c

Cherry_xinda·2022-12-26 08:54

Slurm超算集群跑深度学习代码教程

参考教程http://docs.hpc.whu.edu.cn/登录武汉大学信息门户，在办事大厅的搜索栏进行搜索，然后按照指示进行VPN和超算中心的账号申请。超算中心的用户名和密码在武汉大学超算中心申请成功后，会发到指定邮箱。超算学生账户关联主账户申请如果是校外操作，则需要通过easyconnect登陆集群专属VPNhttps://.whu.edu.cn/1.连接超算使用支持SSH协议的客户端软件M

代码小白的成长·2022-12-23 23:39

李沐动手学深度学习代码标注----4.4模型的选择

自己在学习的时候标注的，分享出来让大家学习时能够快速理解代码的意思，如有标注不足之处，敬请指正！importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l'--------------------------------制作人工数据（按照公示）---

漂泊的小森·2022-12-22 14:48

深度学习代码实践

文章目录一、反向传播y=w1x^2+w2x+b二、线性回归1.Pytorch实现线性回归2.比较不同优化器下的线性回归并可视化三、多维输入的逻辑斯蒂回归(sigmoid)四、多分类问题五、CNN一、反向传播y=w1x^2+w2x+b#训练y=w1x^2+w2x+bimportnumpyasnpimporttorchimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltfr

老干妈拌士力架·2022-12-19 10:23

如何在Python深度学习中设置GPU卡号

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文介绍在Python深度学习代码运行的过程中，如何设置GPU卡号（包括PyTorch和TensorFlow适用的写法），主要适用于单卡场景，以后可能会增加多卡场景。

诸神缄默不语·2022-12-17 09:55

autodl搭建云服务器，运行深度学习代码

1、autodl云服务器网站链接：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL选择原因：价格便宜，无卡模式搭建环境，无卡模式0.1元一小时新用户赠送10元代金卷购买流程：AutoDL帮助文档关于镜像选择，选择对应的Python版本之后，选择需要的框架。如我需要的的是Miniconda，选用配置如下，另（第四列，提供的cuda版本都可以使用）2、搭建服务器,运行代码流程Pytorch环

qq_45740724·2022-12-16 18:23

Pytorch 模型加载和保存

最近在使用pytorch编写深度学习代码，记录一些开发过程中遇到的问题和解决办法。这一篇主要介绍pytorch模型保存和加载过程中遇到的问题和解决办法。

m0_61142248·2022-12-15 18:00

tensorflow切换到gpu_居然有免费的GPU可以跑深度学习代码

后台回复【入门资料】送你十本Python电子书作者：凌逆战原文：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11614053.html从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据

weixin_39618574·2022-12-15 07:10

用谷歌gpu跑python_如何免费使用Google的GPU跑深度学习代码

作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU

weixin_39629780·2022-12-15 07:40

用gpu跑python_如何免费使用GPU跑深度学习代码

作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU

weixin_39598568·2022-12-15 07:10

It seems that scikit-learn has not been built correctly

1、问题背景1）环境：服务器(非root)2）需求：安装开源深度学习代码，本机cuda以及pytorch版本太低3）操作：可能起源于删除环境变量引起的(unset)a）查看环境变量env、printenv

Michael-洋·2022-12-14 22:41

ValueError: Unknown CUDA arch (8.6) or GPU not supported 解决RTX30 运行深度学习代码报错

将conda环境所在文件夹中的cpp_extension.py内容从：named_arches=collections.OrderedDict([('Kepler+Tesla','3.7'),('Kepler','3.5+PTX'),('Maxwell+Tegra','5.3'),('Maxwell','5.0;5.2+PTX'),('Pascal','6.0;6.1+PTX'),('Volta'

ng323·2022-12-14 17:28

3080算力添加、ValueError: Unknown CUDA arch (8.6) or GPU not supported 解决RTX30 运行深度学习代码报错

ValueError:UnknownCUDAarch(8.6)orGPUnotsupported解决RTX30运行深度学习代码报错之前安装pytorch的时候有遇到一个问题，不支持3080算力，此时便需要手动添加

我宿孤栈·2022-12-14 17:25

ubuntu 20.04安装cuda

ubuntu20.04中安装cuda正确安装方法：安装tensorflow后跑深度学习代码时，发现只在cpu上运行。

MXG_ZZU·2022-12-13 09:42

windows10使用cuda11搭建pytorch深度学习框架——vscode配置pyqt5+简单制作页面+打包全过程

这里记录一下想要将我们的深度学习代码封装如何在windows上实现由于我比较习惯python所以相对于qt师兄给我们推荐了pyqt以及pyinstaller这两个一个做页面一个来封装代码所以这里记录一下学习过程先来安装看如何在

Laney_Midory·2022-12-12 07:26

Paddle平台中搭建CNN模型，在训练模型中采用tensor类型

在构建好CNN网络模型之后，接下来便是通过训练集来对模型进行训练：下面是这次搭建“”美食分类”深度学习代码中，所用到的训练部分的代码：#CNN网络组建完毕之后，开始进行模型训练print(train_parameters

代码又崩了？！·2022-12-10 11:53

Pytorch深度学习代码技巧

在实际搭建深度学习网络中遇到很多坑，也在读别人的代码时看到很多技巧，统一做一个记录，也方便自己查阅参数配置Argparser库Argparser库是python自带的库，使用Argparser能让我们像在Linux系统上一样用命令行去设置参数，生成的parse_args对象将所有的参数打包，在多个文件中传递修改参数时非常方便importargparseparser=argparse.Argumen

八个牙履·2022-12-10 08:58

深度学习代码实战——基于RNN的时间序列拟合（回归）

1.前言循环神经网络让神经网络有了记忆,对于序列型的数据,循环神经网络能达到更好的效果.接着我将实战分析手写数字的RNN分类2.导入模块、定义超参数importtorchfromtorchimportnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(1)TIME_STEP=10INPUT_SIZE=1LR=0.023.数据

程旭员·2022-12-10 06:26

怎么用gpu跑python程序_如何免费使用GPU跑深度学习代码

从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的

weixin_39589557·2022-12-09 01:53

开启jupyter远程登录服务

开启jupyter远程登录服务jupyternotebook在机器学习场景中经常会用到，可以用一种可视化的方式运行python程序，但是一般都是以服务器跑深度学习代码炼丹的，而服务器一般都在机房里面，只能通过网络远程访问

Chaos_Wang_·2022-12-08 02:17

李沐动手学深度学习代码问题求解

在欠拟合和过拟合一节中，原封不动把代码搬过来，却报错了importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lmax_degree=20n_train,n_test=100,100true_w=np.zeros(max_degree)true_w[0:4]=np.array([5,1.2,-3.4,5.

love_lqz·2022-12-07 22:54

使用Linux服务器运行深度学习代码 || 两种方法，粗暴高效

【本文是介绍快速远程使用Linux服务器运行深度学习、机器学习代码，全程高能，史上最全】前面介绍了以下几个内容，不会的可以转链接看下教你无脑式安装Xshell、Xftp,快速远程连接使用Linux服务器并且高效传输文件（保姆级教程）史上最全！教你无脑安装Xshell、Xftp,快速远程连接使用Linux服务器（保姆级教程）https://blog.csdn.net/Thebest_jack/art

蓝胖胖▸·2022-12-07 10:13

主要矛盾:毕业和就业,为人处世

毕业：毕业需要的知识（写论文需要的知识）一、论文，二、python深度学习代码。就业：java学习路线的东西。以及自己犯的错误。为人处世:经典书籍。

编程是个体力活·2022-12-06 13:01

python遇到 Segmentation fault (core dumped) 错误

问题描述：应操作不当导致的内存外溢等问题，Linux服务器无法运行深度学习代码，但是可以运行其他代码，初步判定环境出问题了解决办法:尝试用其他环境运行，发现可以运行。

喜欢吃更喜欢你·2022-12-06 03:16

深度学习中的随机初始化种子random.seed()

seed在深度学习代码中叫随机种子，设置seed的目的是由于深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数，而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，设置了seed就相当于规定了初始的随机值

下雨天吃火锅哩·2022-12-06 00:59

Pytorch加载保存好的模型发现与实际保存模型的参数不一致

Pytorch加载保存好的模型发现与实际保存的参数不一致发现问题初衷：问题：保存模型并打印参数加载模型并打印模型参数问题来了解决问题先说结论：原因：联想：问题本质：小结参考博客发现问题初衷：最近跑深度学习代码

图形学挖掘机·2022-12-04 15:07

深度学习代码实践（三）5行代码创建手写数字体识别的Tensorflow模型

场景：对包含单个数字的图片进行识别，识别出图片中的数字训练数据：采用mnist数据集中的60000张灰度图像（每个像素值范围：0-255），每张图像用一个28x28像素的矩阵表示，以及每张图像表示的是0-9中的哪一个数字。输入：一个28x28像素的灰度图像（目标：对输入的这个图片进行数字识别）输出：0-9的数字（识别出来的数字）模型训练的代码实现：以下代码先加载mnist的图片数据集，然后构建模型

davidullua·2022-12-01 14:09

16张让你编程能力突飞猛进的代码速查表

Jack今天为大家从网络收集整理了一些Python、机器学习、深度学习代码速查表，希望可以帮你提高编程效率。

珊瑚贝·2022-11-29 19:38

深度学习Apex库出现报错‘IndexError: tuple index out of range‘的解决方法

NVIDIA/apex/issues/694#issuecomment-918833904bug产生原因：使用了高版本的python或者apex库【到底是哪一个还不确定】，导致GPU上运行的pytorch深度学习代码出现

starvapour·2022-11-29 08:23

推荐频道

深度学习代码