本人安装cuda11.03最初是在ubuntu16.04上进行的，涉及到了Xserver等问题，一度把电脑整崩溃。后直接安装ubuntu18.04.05LTS很多问题迎刃而解。首先在软件和更新的附加驱动中安装最新版的显卡驱动，使用命令lsmod|grepnouveau检查是否已经禁用nouveau，在ubuntu18.04.05LTS中本身就是直接禁用了的。然后在NVIDIA官网上下载了cuda_

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer

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特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。

一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动，且该驱动版本要支持docker里面的cuda版本）。本机安装nvidia-docker后，不需要再在docker容器中安装nvidia显卡驱动，便可使用gpu（另外有一种说法，可以直接在dock

#pipinstallrequiredpackagescondacreate-nmambayolo-ypython=3.11condaactivatemambayolopip3installtorch===2.3.0torchvisiontorchaudiopipinstallseabornthoptimmeinopscdselective_scan&&pipinstall.&&cd..pipin

虽然它是为TensorFlow设计的，但也可以与其他深度学习框架（如PyTorch）一起使用。

背景一次在用react写用户修改时，想着将用户基础信息和用户所属角色存储在state中，然后显示。部分代码如下，结果发现运行出来的结果和预料的不一致。这个是为什么呢？？真的是纠结了半个下午。classUserEdit{this.state={initialValue:{roleIds:[]}}componentDidMount(){this.treeSelectRoles();this.showU

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view是PyTorch中用于改变张量形状（tensorshape）的函数。与其他形状转换操作不同的是，view并不改变张量的数据，而是返回一个新的张量，该张量与原始数据共享内存。

一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。

当前排障流程的最大挑战：排障难以标准化目前在线上故障处置过程中，主要做法主要是跳坑、填坑、踩坑的方式，依赖处置参与人员

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数一、简介torch.repeat_interleave是PyTorch库中的一个函数，它用于重复张量中的元素。

希望可以帮助大家少踩坑。

作为一个经验丰富(踩坑不断)的DBA，出现这种问题，一般来说，磁盘I/O很高无非是下面几个原因引起：磁盘子系统设备性能差，或采用ext2/e

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成，环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us

在一堆数据中数据发生改变但是页面没有发生重绘（nextTick）描述场景我的小组里边有很多数据但是当我退出小组回来之后瀑布流出现空白情况请看图通过查看文档发现$redrawVueMasonry可以实现重绘于是各种调用不生效，最后发现把他写在nextTick里边才生效有当数据发生改变之后！！！请求完毕之后再去调用方法才有用所以从watch里边进行监听getCurrentInstance是vue里边的

LangChain-ChatGLM-6B基本简介：1、项目资源来源链接：基于本地知识库的ChatGLM问答https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM2、项目原理：加载文件➝读取文本➝文本分割➝文本向量化➝问句向量化➝在文本向量中匹配出与问句向量最相似的topk个➝匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中➝提交给LLM生成回答。3

2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像（DockerImages）3.1镜像简介3.2镜像操作常用指令4Docker容器4.1容器简介4.2容器操作常用指令5DIY一个自己的Pytorch

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目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况

本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

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下载Miniconda下载地址执行sh命令完成Miniconda的安装中间输入yes完成安装后，执行链接中的命令完成环境配置创建自己conda环境，需要配置清华镜像安装对应的pytorch，Pytorch

1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据

在深入探讨PyTorchGeometric（通常简称为PyG）之前，我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库，专为图数据和图网络模型设计。

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PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。

深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNNs）在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、

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最近安装vllm的时候有时候pytorch版本总是弄错，这里写下vllm-flash-attn与pytoch对应关系打开网站vllm-flash-attn·PyPI查询历史版本点进去查询对应的pytoch

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

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神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。

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这篇文章将为你详细解析这个问题，并提供有效的解决方案，帮助你在开发过程中少踩坑。问题背景在某次项目开发中，我需要通过aiohttp异步请求将文件上传至服务器。

环境安装1、运行项目报错：nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了，安装了GPU版本，需要安装CPU

torch.contiguous()方法语义上是“连续的”，经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用，要理解这样使用的缘由，得从pytorch

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这篇是PyTorch学习之路第七篇，用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码（书上的代码有好多冗余）目录完整代码（还未训练）完整代码（已训练，直接载入模型）下面实例数据集位于：C:\Users

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的

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