学习更多相关知识，关注博主知乎账号，用户名Trustintruthhttps://www.zhihu.com/people/suo-yi-xin-90/activities简单说，使用“（.*）”得到的是只有一个元素的列表

pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练（数据并行）模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model

//程序运行时，有主线程和垃圾回收线程也在运行。如果超过２个线程在运行，那就说明上面的20个线程还有没执行完的，就需要等待while(Thread.activeCount()>2){Thread.currentThread().getThreadGroup().activeCount();Thread.yield();//交出CPU执行权}System.out.println("number值加了

torch.matmul是PyTorch中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算，支持的运算取决于输入张量的维度。

1.2三大框架概览：TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn目前，最流行的机器学习框架主要有TensorFlow、

文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.

PyTorch学习（1）：torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习（2）：torch.device-CSDN博客PyTorch学习（9）：torch.topk-CSDN博客PyTorch

记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪，降低优化器的学习率等等都没解决，个人认为这些应该影响不大，一般不会出问题；3.最后是使用如下异常检测：检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。

上一篇博客总结了numpy中常用的乘法函数：numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()-CSDN博客主要是np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@五种，其中np.matmul()和@完全等价，np.multiply()和*在输入数据类型为np.array时也完

下面对每个运算进行详细介绍，并通过PyTorch示例代码展示其实现。1.点积(DotProduct)点积是两个向量之间的数量积，结果是一个标量。点积用于测量两个向量的平行性或相对角度。

torch.norm函数用于计算张量的范数（norm），可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型，它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数，如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数

主要记录下torch.matmul(A,B)的用法中的一种情况：当A，B有一个是3维以上，另一个是3维或3维以上时，如果想要使用torch.matmul(A,B)，必须同时满足：1.A和B的最后两个维度满足矩阵乘法的要求。例如A的维度是(3,1,3,3)，B是(3,3,2)，此时A的最后2维是(3,3),B是(3,2)，符合条件2.除去最后两个维度，A和B的其他维度要满足可以广播的条件。例如A的维

官网的链接：pipinstalltorch==1.10.0+cu111torchvision==0.11.0+cu111torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org

torch.sigmoid：函数torch.sigmoid(input_tensor,out=None)->Tensortorch.nn.Sigmoid：class应该看作网络的一层，而不是简单的函数使用。模型的初始化方法中使用，需要在_init__中定义，然后在使用classModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Model,self

目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential

博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。

试了网上的whl下载确保虚拟环境下nvcc和cuda版本一致，还不行遂找淘宝大佬,大佬换了pytorch版本python版本都不行最后根据报错出现的setup安装了pytest-runner，然后pipsearch

1.12.0+cu113用pip安装torch时，出现：ERROR:Nomatchingdistributionfoundfortorch==1.12.0+cu113好像不少用清华源的会出现这个问题解决办法pytorch

conda虚拟环境安装pytorch10.2时出现报错：ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtorch==1.12.1+cu102(

CompatibilitymatrixPyTorchLightningfollowsNEP29whichPyTorchalsofollows(#74203).ThetablebelowindicatesthecoverageoftestedversionsinourCI.Versionsoutsidetherangesmayunofficiallyworkinsomecases.lightning

版本匹配指南：PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！

2.2通用寄存器中的参数三、demo分析3.1main函数3.2funb3.3funa四、栈帧总结五、demo演示参考资料前言这篇文章描述了x86_64架构栈帧以及帧指针FP，本文描述arm64架构下栈帧相关知识

目录（1）策略网络的更新（2）更新（3）NormalizedActions（代码中的）（4）详解DDPG和AC算法区别！！！（5）详解DDPG和AC的目标网络（6）其他（6）代码（8）OUNoise（Ornstein-UhlenbeckNoise）（9）DDPG解决离散动作问题（1）策略网络的更新为了最大化策略网络输出的动作在值函数网络中的Q值。DDPG的目标是让策略网络输出的动作能够最大化Q值，

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。

-CSDN博客在卸载visiostudio之后就出现一系列怪事，首先pytorch在import的时候就会报错缺少fbge

PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集，用于深度学习和科学计算；2.下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下

Pytorch的建模一般步骤1.导入必要的库2.准备数据3.定义数据集类（可选）4.加载数据5.定义模型6.定义损失函数和优化器7.训练模型8.评估模型9.保存和加载模型10.使用模型进行推理importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorchvisionimportdatasets

改用其他版本的networkx库，目前（2024.3）还可以用2.8.8版本的运行如下命令pipinstallnetworkx==2.8.8pip根据自己使用的版本进行替换。

thomas@ubuntu:~$pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl

在PyTorch中，torch.randperm(n)函数用于生成一个从0到n-1的随机排列的整数序列。

三，学计算机相关知识。四，学日语。五，学韩语、法语、西班牙语、泰语、葡萄牙语、德语、俄语。六，健身。七，治病。

torch.einsum是PyTorch中一个强大且灵活的张量运算函数，基于爱因斯坦求和约定进行操作。它允许用户通过简单的字符串表达式来定义复杂的张量运算，代替显式的循环或多个矩阵乘法操作。

在PyTorch中，tensor.expand()是一个用于扩展张量维度的函数。一、函数作用它允许你在不复制数据的情况下，将张量的形状扩展到指定的维度大小。

在官方文档中，主要是针对三维进行解释，但是它对数据索引的混乱使用，导致晦涩难懂。所以我主要针对2维的进行解释，更加通俗。1、gather()首先规定好。对于原始数据输入x（i，j）对于输出y（m，n）对于index（a，b）dim=0，代表行，dim=1代表列>>>x=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])1234>>>torch.gather(x,1,torch.LongTens

1.在AnacondaPrompt中输入condalist，确认存在pytorch。

问题：pytorch已经安装好了。在anaconda的命令窗口提示符下，输入Python，再运行importtorch，可以正确导入模块。

安装好pytorch后，importtorch报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\work_space\01_code\BMCourse\exercises

PyTorch1.9.0及以上版本支持CUDA11.1。PyTorch1.8.0支持CUDA11.0。PyTorch1.7.0支持CUDA10.2。PyTorch1.6.0支持CUDA10.1。

python3.7opencv4.4cuda10.2tensorrt7xpytorch1.5DeepStream5.xOpenCV2.x：支持Python2.xOpenCV3.x：支持Python2.7

在PyTorch中使用CUDA，根据你的具体环境和需求调整版本号，确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。

常见的Python和PyTorch版本对应关系。

WAL模式VS回滚模式特性WAL模式回滚模式（RollbackJournal）定义使用写前日志来记录变更。使用回滚日志来记录事务的所有修改。特点更高的并发性和性能；支持多读者和单写者。支持安全的事务回滚，但并发性较低。性能写入性能更好，尤其是读多写少的场景。写操作会造成较大的性能开销，尤其是在事务开始时。写入流程数据首先写入WAL文件，然后才从WAL刷新到主数据库。数据在开始事务时写入日志文件，完

一、CAN总线相关知识CAN总线概述CAN（ControllerAreaNetwork）总线是一种高实时性、高可靠性和灵活性的串行通信协议，广泛应用于汽车和工业控制系统中。

装环境真的是好好好烦啊啊啊啊，之前在自己电脑上装pytorch的时候一次就成功了，现在在公司发的电脑上重新装，怎么也装不好！

一、挖掘项目需求或者做项目移植，并且做技术分析，与HarmonyOSAPP应用开发相关知识点进行结合。

一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）GPU：使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。

1.二叉搜索树在之前的文章中已经在C语言部分介绍过了二叉树的相关知识（传送门），现在在已有的二叉树基础上接触一种新的规则的二叉树——搜索二叉树。

湖南大学讲座信息的网址为学术活动-湖南大学相关知识find_all函数通过BeautifulSoup的find_all(name，attr)方法，可以找到符合条件的多个标签，将多个标签的内容返回为一个列表