pytorch线性代数第34页

pytorch多GPU并行DistributedDataParallel应用和踩坑记录（本节-单机多卡实现）持续补充

参考链接：pytorch多GPU并行训练DistributedDataParallel应用和踩坑记录_train_sampler=distributedsampler(train_dataset,-CSDN

Miss_Bueno·2024-01-14 09:33

安装Pytorch如何选择CUDA的版本，看这一篇就够了

CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。Nvidia官方提供的CUDA库是一个完整的工具安装包，其中提供了Nvidia驱动程序、开发CUDA程序相关的开发工具包等可供安装的选项。NvidiaCUDANvidia安装的cuda是一个完整的cuda库，包含cudatoolkit和相应的驱动。主要包含三部分：CUDAtoolkit、CUDAdriver和NVI

AI小白龙*·2024-01-14 08:41

动手学深度学习

本期Datawhale组队学习呢，是学习李沐老师的动手学深度学习pytorch版本，希望自己能坚持学下去有所收获。

伟伟好帅·2024-01-14 07:01

李沐—动手学深度学习笔记

数据操作2.1.3.广播机制2.1.4.索引和切片2.1.5.节省内存2.1.6.转换为其他Python对象2.2.数据预处理2.2.1.读取数据集2.2.2.处理缺失值2.2.3.转换为张量格式2.3.线性代数

比三毛多一根头发·2024-01-14 07:30

李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理

张量的运算（三）张量的广播机制（四）索引和切片（五）转换为其他Python对象二、数据预处理（一）数据集读取（二）缺失值处理（三）转换为张量格式教材：李沐《动手学深度学习》一、数据操作张量：n维数组，PyTorch

丁希希哇·2024-01-14 07:29

Task 2

@pytorch深度学习预备知识数据操作1、首先在学长的帮助下，我学会了如何配置环境，包括下载d21库和torch库。2、然后是学习了一些numpy库的基础知识，比如如何创建张量、如何访问它的大小等。

爱敲代码的农农·2024-01-14 07:27

深度学习（动手学深度学习pytorch）1

目录预备知识数据操作数据预处理线性代数微积分预备知识数据操作1.行对应样本，列对应属性2.张量（n维数组），Numpy包中的ndarray。

智能打工人·2024-01-14 07:26

《动手学深度学习》组队学习——Task1-2打卡

1.在Navigator界面，尝试创建d2l环境，并在base和d2l环境下安装了pytorch（咱也不知道这步是不是多余）。

Jessy佳音·2024-01-14 07:55

李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数与微积分

系列文章目录李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量（二）张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二

丁希希哇·2024-01-14 07:52

GPU云服务器使用教程、运行YOLOV5项目并连接到本地VSCode（Pycharm）

之前已经教过大家如何在自己的电脑中配置Pytorch深度学习环境，但是有些小伙伴没有英伟达的GPU，所以用CPU的话训练模型会比较慢，所以这次出一期使用GPU云服务器的教程。

爱敲代码的panda·2024-01-14 07:29

李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分目录系列文章一、线性回归（一）线性回归的基本元素（二）随机梯度下降（三）矢量化加速（实例化说明）（四

丁希希哇·2024-01-14 06:01

报错NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU with CUDA capability sm_89 is not compatible with ...

完整报错serWarning:NVIDIAGeForceRTX4060LaptopGPUwithCUDAcapabilitysm_89isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

坠金·2024-01-14 06:49

山楂树の·2024-01-14 05:57

线性代数——行列式按行（列）展开

目录一、余子式：将行列式某元素所在行和列的元素全去掉剩余部分所构成的行列式，称为该元素的余子式二、代数余子式三、行列式等于它的任一行（列）的各元素与对应代数余子式乘积之和四、行列式某行元素（列）与其他行（列）对应元素的代数余子式相乘，然后相加，最后结果为0五、范德蒙德行列式编辑一、余子式：将行列式某元素所在行和列的元素全去掉剩余部分所构成的行列式，称为该元素的余子式二、代数余子式三、行列式等于它的

山楂树の·2024-01-14 05:27

Feature Fusion for Online Mutual KD

FeatureFusionforOnlineMutualKnowledgeDistillationofficialimplementation：https://github.com/Jangho-Kim/FFL-pytorch

00000cj·2024-01-14 05:38

当conda list列表中同时存在pytorch和torch

查看torch能否用GPU（torch.cuda.is_available()）只与torch有关。

wen_ding·2024-01-14 05:34

给我一台新的服务器，我会怎么安排 CUDA

深度学习环境搭建过程中，初期阶段，相信大家都会遇到，动不动TensorFlow或者Pytorch库与Cuda、或者Cudnn版本不匹配的问题；因此很多时候，在一台服务器中安装多个Cuda逐步成为了各位搬砖大佬们的必然选择本文为大家揭秘一台全新服务器

墨理学AI·2024-01-14 04:42

深度学习pytorch环境搭建

一、Anaconda安装与使用1、安装参考：https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5https://blog.csdn.net/weixin_37766087/article/details/1007421982、conda使用：打开anacondaprompt查看conda版本：conda--version创建新环境：condacreate--nameenv_

青衫无尘·2024-01-14 03:46

官方数据集的下载方法

目录PyTorch官网介绍下载数据集Transform变换操作PyTorch官网介绍首先进入PyTorch官网，其界面如下：点击torchvision进入，我这里以0.9.0的版本为例，若要改变版本号，

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

PyTorch深度学习快速入门

本文是基于B站博主“我是土堆”发布的深度学习入门教程所编写的相关笔记，主要用于Python小白快速入门深度学习，了解PyTorch的相关理论知识及逻辑代码。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:43

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

Pytorch将标签转为One-Hot编码

二、pytorch的官方实现在pytorch中实现了onehot编码，就在torch.nn.functional里面，下面是它的注释当中的示例，我们开看看：Examples:>>>

夏天是冰红茶·2024-01-13 22:01

模型的权值平均的原理和Pytorch的实现

在PyTorch中，官方提供了实现模型权值平均的方法。这里我们首先介绍指数移动平均（EMA）方法，它使用一个衰减系数来平衡当前权值和先前平均权值。

夏天是冰红茶·2024-01-13 22:00

GitHub 国内镜像

在访问github时太卡了、这是可以使用国内镜像网站访问例如:https://github.com/bubbliiiing/detr-pytorch改成https://hub.nuaa.cf/bubbliiiing

廷益--飞鸟·2024-01-13 21:46

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出?在介绍之前先简要回顾一下现有的模型Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序列的任何部分都可以动态地与任何其他部分相互作用，特别是具有因果注意力机制的的Transformer，擅长处

deephub·2024-01-13 19:39

YOLOv4剪枝【附代码】

本项目只是负责把框架搭建起来，没有进行重训练的微调或者去研究应该剪哪里比较好，需要自己去研究YOLOv4代码参考：Pytorch搭建自己的YoloV4目标检测平台（Bubbliiiing深度学习教程）_

爱吃肉的鹏·2024-01-13 19:35

torch.where()函数

PyTorch提供了一个强大的函数torch.where()，它使得基于条件的张量操作变得既简单又高效。本文将深入探讨torch.where()的用法，并通过示例展示它在不同场景中的应用。

uestc_Venn·2024-01-13 18:05

gpu显卡简介

一、目录1.基本常用参数2.nvidia显卡基本了解(基本简介)3.显卡查看算力4.显卡算力、驱动版本（DriverVersion）、CUDAToolkit（CUDAVersion）、PyTorch版本之间的关系

云帆@·2024-01-13 17:44

PyTorch源码解读（二）torchvision.transforms

PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms

cdy艳0917·2024-01-13 17:30

【记笔记】Pytorch中的一些函数

pytorch函数笔记DataLoader原文链接：https://blog.csdn.net/qq_28057379/article/details/115427052DateLoader中的num_worker

sunszgszg·2024-01-13 17:30

普通卷积、转置卷积（transposed convolution)的原理及运算步骤的详细解释

2.其次，transposedconvolution、fractionally-stridedconvolution和deconvolution都是指转置卷积，但是pytorch官方采用transposedconvolution

Trouville01·2024-01-13 17:29

简单谈一谈pytorch中混合精度训练(torch.cuda.amp)的功效及命令行参数解析器的使用

一、首先来了解一下一个完整的命令行参数解析器的构成：1.创建解析器对象：使用argparse.ArgumentParser()创建一个解析器对象；2.添加位置参数和其它可选参数：使用add_argument()方法添加位置参数和可选参数，指定参数的名称、类型、默认值、帮助信息等；3.解析命令行参数：parse_args()方法解析命令行参数，并将解析结果存储在一个命令空间对象中；4.使用解析结果：

Trouville01·2024-01-13 17:29

深度学习：图像变换transforms

0.前言记录pytorch中torchvision.transforms的图像变换.在这里，只使用transforms实现基本的功能，并没有对函数中的其他参数进行解读。

ZERO_pan·2024-01-13 17:58

Pytorch.transforms 数据处理

RandomErasing数据处理我因为是做图像修复领域的，所以需要对数据进行随机擦除的预处理操作。RandomerasingRandomErasing数据处理RandomErasing函数解析transform模块的使用相关代码RandomErasing函数解析def__init__(self,p=0.5,scale=(0.02,0.33),ratio=(0.3,3.3),value=0,inp

knighthyyyyyy·2024-01-13 17:58

深度学习数学知识点

一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:13

torch.from_numpy

torch.from_numpy是PyTorch中的一个函数，用于将NumPy数组转换为PyTorch的Tensor。这个函数主要用于共享底层数据内存，而不进行数据的复制。

Recursions·2024-01-13 14:55

【深度学习环境搭建】Windows+Anaconda+PyCharm+pytorch（GPU）的环境搭建过程及可能产生的问题解决方法（小白安装版）

目录一、前期准备1.确定电脑支持GPU2.确认Anaconda已安装3.查看电脑所支持的CUDA最高版本二、pytorch安装1.在Anaconda下创建一个新环境2.安装pytorch三、PyCharm

zhu1zhu1·2024-01-13 13:03

Anaconda Python Pytorch (GPU) 配置

目录0写在前面1Anaconda下载1.1下载1.2安装1.2.1设置安装路径1.2.2两个都勾上1.3查看conda版本2CUDA及cuDNN2.1查看是否可以安装CUDA2.2CUDA和Pytorch

sh1186·2024-01-13 13:31

深度学习环境搭建anaconda+pytorch+gpu

一、升级nvrdia显卡驱动1、安装cuda2、安装cudnn二、安装anaconda1、官网下载对应版本：https://www.anaconda.com/products/individual打开anacondaprompt终端，执行condalist查看详细信息2、安装虚拟环境condacreate-nenvironment_namepython=X.X默认安装到c盘，建议安装到空间较大的盘

setupsong·2024-01-13 13:31

深度学习环境搭建——利用anaconda+pytorch搭建自己的深度学习环境（以YOLOv5环境搭建为例）2023.9.26最新

记得第一次配置自己的深度学习环境时，什么anaconda、pytorch，我都不知道这些东西是干嘛的，就知道一个YOLO，

是dream·2024-01-13 13:01

深度学习环境搭建（cpu版本）Anaconda+pytorch+Visual Studio Code

首先分别介绍一下Anaconda和pytorch：*Anaconda中文大蟒蛇，是一个开源的python发行版本，其包含了conda,python等180多个科学包及其依赖项。

小小怪下士ss·2024-01-13 13:01

pytorch深度学习环境搭建2023——GPU版本

文章目录环境卸载环境安装cuda安装cudann安装Anaconda安装常用终端命令跑模型本博客专门针对有独立显卡的GPU版本环境安装，cpu版本我不太清楚，我猜如果您用cpu跑神经网络，你估计也很难崩以下是作者亲身体验安装并成功所看的博客，过程中基本上所有坑都踩了，附上这些链接配上讲解，希望大家可以成功，我的建议是如果以后要用到tensorflow的话，装低版本的CUDAToolkit，显卡可以

慢成长·2024-01-13 13:29

【深度学习环境搭建】Windows搭建Anaconda3、已经Pytorch的GPU版本

目录搭建Anaconda3搭建GPU版本的Pytorch你的pip也要换源，推荐阿里源打开conda的PowerShell验证搭建Anaconda3无脑下载安装包安装（自行百度）注意点：1、用户目录下的

诗酒当趁年华·2024-01-13 13:24

Faster R-CNN pytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强

FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强文章目录FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强1.资源&参考2.数据增强2.1代码运行2.2文件存放3数据集划分

CHEN7_98·2024-01-13 13:12

Windows下安装Pytorch-GPU

一、确定电脑有英伟达显卡点击任务控制台中的性能查看是否有显卡二、查看CUDADriver版本nvidia-smi三、使用pip安装Pytorch进去Pytorch官网，点击Install安装的CUDARuntime

1z1·2024-01-13 12:00

OpenBLAS windows 10 编译

1.简介OpenBLAS是一个基于BSD许可（开源）发行的优化BLAS计算库.BLAS（BasicLinearAlgebraSubprograms基础线性代数程序集）是一个应用程序接口（API）标准，用以规范发布基础线性代数操作的数值库

一个摸鱼AI喵·2024-01-13 12:06

FCNVMB_paper_with_code1代码部分解释

——基于pytorch，python3.81.LibConfig——库文件，导入包2.ParamConfig——定义参数。

shengMio·2024-01-13 12:02

NetworkX(Python)网络分析图论数学(线性代数-统计推理)

网络关系生成步骤1：在项目文件中导入networkx和matplotlib.pyplot。importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt步骤2：使用networkx生成图表。步骤3：现在使用networkx.drawing的draw()函数来绘制图形。步骤4：使用matplotlib.pyplot的savefig(“filename.png”)函数将绘

亚图跨际·2024-01-13 11:51

PyTorch GPU利用率为0%（很低）

一、确保Pytorch与TorchVision是CUDA(GPU)版本参考链接：【Xiang哥避坑指南】YOLOV5只在CPU跑不在GPU跑的问题。

漆黑的莫莫·2024-01-13 11:34

PyTorch核心--tensor 张量！！

.张量的定义2.张量的属性3.张量的形状张量的原理1.存储（storage）2.形状（shape）3.步幅（stride）张量的操作1.数学运算2.逻辑运算3.索引和切片4.形状操作5.广播总结前言在PyTorch

JOYCE_Leo16·2024-01-13 11:33

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