python安装torch 第14页

SFT实战微调Gemma

1.运行环境搭建：虚拟环境实验要求：python3.10及以上版本pytorch1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本建议使用CUDA11.4及以上transformers>=4.38.0请务必采用上面的环境

原味奶茶_三分甜·2025-06-06 22:53

“Fatal error in launcher: Unable to create process”解决办法

问题：python安装完后提示Fatalerrorinlauncher:Unabletocreateprocess解决方案：步骤1：到python\scripts\目录，将原来的pip.exe文件删掉步骤

娜年花开666·2025-06-06 22:47

python43天

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosimportglobimp

zdy1263574688·2025-06-06 18:55

第四十三天打卡

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosdefmain

wswlqsss·2025-06-06 16:11

第四十天打卡

灰度图片importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.op

wswlqsss·2025-06-06 16:41

《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归

------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集：MNIST（0-9）导入数据集：（路径，训练集/测试集，是否下载）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST

拾零吖·2025-06-06 13:18

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包，安装稍有点麻烦训练模型过程中使用GPU加速是可选的，如：device=torch.device

shc9912·2025-06-06 12:17

【1】Pytorch基本知识

文章目录1.创建Tensor的基本操作2.索引与切片操作3.维度变换操作4.Broadcast广播机制5.拼接与拆分6.基本运算7.统计属性8.高级用法9.类型转换importtorch基本的数据类型如图所示

Clichong·2025-06-06 12:47

Python打卡训练营学习记录Day45

一、tensorboard的基本操作1.1发展历史TensorBoard是TensorFlow生态中的官方可视化工具（也可无缝集成PyTorch），用于实时监控训练过程、可视化模型结构、分析数据分布、对比实验结果等

FanfanPyt·2025-06-06 12:44

第36节：PyTorch基本张量操作

1.张量基础概念张量(Tensor)是PyTorch中的核心数据结构，可以看作是多维数组的扩展。在PyTorch中，张量不仅用于存储数据，还是构建神经网络的基础组件。

点我头像干啥·2025-06-06 12:44

MLP多层感知机与Pytorch实现

参考文章：1.动手学深度学习——多层感知机（原理解释+代码详解）_多层感知机代码-CSDN博客2.4.1.多层感知机—动手学深度学习2.0.0documentation3.深度理解多层感知机（MLP）|米奇妙妙屋1.神经网络由来神经网络的灵感取自于生物上的神经元细胞。希望仿照人类神经网络的结构，搭建一种人为的神经网络结构，从而使其能够完成一些计算任务。神经网络中计算的基本单元是神经元，一般称作节点

zs_dolphin·2025-06-06 10:30

生成式AI模型学习笔记

模型1.定义2.生成式模型与判别式模型3.深度生成式模型的类型3.1能量模型3.2变分自编码3.2.1变分自编码器（VariationalAutoencoder,VAE）简介3.2.2代码示例（以PyTorch

Humbunklung·2025-06-06 09:19

【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍

PS:tensorboard和torch版本存在一定的不兼容性，如果报错请新建环境尝试。tensorboard的代码还有有一

抽风的雨610·2025-06-06 06:04

[特殊字符] YOLOv10 终极指南：原理详解 + 实战教学 + 创新应用

核心优势5分钟极速上手步骤1：环境安装#创建虚拟环境condacreate-nyolov10python=3.9condaactivateyolov10#安装核心库pipinstallultralyticstorch

Uyker·2025-06-06 06:34

轻量级行人属性识别算法设计

轻量级行人属性识别算法设计一、算法框架设计我们提出一种基于注意力机制与特征解耦的轻量级网络（ALFD-Net），整体架构包含三个核心模块：importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.modelsimportmobilenet_v3

pk_xz123456·2025-06-06 06:32

探索AI人工智能领域，PyTorch的无限可能

探索AI人工智能领域，PyTorch的无限可能关键词：PyTorch、深度学习框架、动态计算图、自动求导、AI应用摘要：在人工智能的浪潮中，PyTorch凭借其“动态计算图”的核心特性和“Python般丝滑

·2025-06-06 05:54

GeoTorchAI 项目使用与配置指南

GeoTorchAI项目使用与配置指南GeoTorchAIGeoTorchAI:AFrameworkforTrainingandUsingSpatiotemporalDeepLearningModelsatScale

尤贝升Sherman·2025-06-06 04:51

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的

陆或愉·2025-06-06 03:18

『大模型笔记』混合专家模型(Mixed Expert Models，简称 MoEs)

2.MoE的PyTorch示例代码2.1.代码图示2.1.理解torch.std2.1.1.参数介绍2.1.1.基本例子2.1.1.矩阵的例子2.1.1.用作损失的一部分3.MoE优缺点4.参考文章混合专家模型

AI大模型前沿研究·2025-06-06 02:42

deepseek问答：torch.full() 函数详解

torch.full()是PyTorch中用于创建指定形状、所有元素值都相同的新张量的核心函数。它在深度学习中有广泛应用，尤其是在初始化张量和创建特殊数据结构时。

溯源006·2025-06-06 00:58

deepseek问答记录：请讲解一下torch.full_like()

torch.full_like()是PyTorch中的一个张量创建函数，用于创建一个与输入张量形状相同但所有元素值都填充为指定标量值的新张量。

溯源006·2025-06-06 00:57

《PyTorch Hub：解锁深度学习模型的百宝箱》

走进PyTorchHub在当今的深度学习领域，模型的复用和共享已成为推动技术飞速发展的关键力量。

空云风语·2025-06-05 22:11

PyTorch学习笔记 - 损失函数

文章目录1.内置损失函数2.继承nn.Module自定义损失函数3.继承autograd.Function自定义损失函数3.三种不同方式实现MSE实验PyTorch除了内置损失函数，还可以自定义损失函数

__星辰大海__·2025-06-05 18:11

Python和Mu下载和安装

本教程的程序将运行在Python3上你需要在下载页面上找到针对64/32位计算机以及特定操作系统的Python安装程序，#####确认方法-在windows操作系统上，选择开始-控制面板-系统，检查系统是

土豆杨626·2025-06-05 12:59

pytorch之猫狗识别项目

1.导入资源包资源包：importtorchvision：PyTorch提供的视觉库，包含了常用的计算机视觉模型架构、数据集以及图像转换工具。

mkijhwert·2025-06-05 10:18

深度学习工具jupyter创建并检测pytorch环境以及安装工具包

1.前言确保已经安装Python和anaconda（anaconda一般自带jupyter）。然后创建一个jupyter环境，查看启动后的new有没有环境选项。如果遇到了EnvironmentLocationNotFound:Notsuchaenvironment。说明conda环境安装位置有问题，往往是c盘中文路径的问题。可以参考我的另外一篇博客。深度学习工具jupyter的new没有环境选项以

匆匆整棹还·2025-06-05 09:12

CentOS7部署Python环境

来针对不同的项目及异步程序进行环境的设定,根据项目根目录中提供的requirements.txt包版本控制文件进行依赖项的安装及同步;为了更好的对python版本的控制,采用源码部署是通用的方式;下载python

*旧梦*·2025-06-05 08:06

Python 安装到生成 .pyd 文件的全流程

Python安装到生成.pyd文件的全流程第一步：安装Python和必要工具1.1安装Python3.12（64位）下载Python：访问Python官网，点击DownloadWindowsinstaller

懒惰的凯撒·2025-06-05 05:13

python37天打卡

测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50轮，并采取早停策略importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromt

zdy1263574688·2025-06-05 04:34

6.4 打卡

预训练的概念常见的分类预训练模型图像预训练模型的发展史预训练的策略预训练代码实战：resnet18作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过ctrl进入resnet的内部，观察残差究竟是什么importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch

分散406·2025-06-05 04:34

5.27 打卡

Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）Dataloader类minist手写数据集的了解作业：了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy

分散406·2025-06-05 04:03

python训练营打卡第38天

类知识点回顾：1.Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）2.Dataloader类3.minist手写数据集的了解importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportData

ppdkx·2025-06-05 04:02

day40打卡

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optima

嘻嘻哈哈OK啦·2025-06-05 03:29

(LLaMa Factory)大模型训练方法--准备模型（Qwen2-0.5B）

风起晨曦·2025-06-04 23:21

python第39天打卡

1.灰度图像作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader

zdy1263574688·2025-06-04 17:05

python学习打卡day33

DAY33简单的神经网络知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module

vijaycc·2025-06-04 16:59

【图像超分】论文复现：轻量化超分 | FMEN的Pytorch源码复现，跑通源码，整合到EDSR-PyTorch中进行训练、重参数化、测试

本文亮点：跑通FMEN源码（只给了模型实现和权重），将FMEN整合到EDSR-PyTorch中进行训练和重参数化测试获

十小大·2025-06-04 13:10

pytorch的cuda版本依据nvcc --version与nvidia-smi

在安装PyTorch时，CUDA版本的选择需要关注三个关键点，它们的优先级如下：1.nvcc--version（编译时CUDA版本）作用：显示当前安装的CUDAToolkit版本（即编译器nvcc的版本

Raina Chen·2025-06-04 13:04

Python报错：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

Python项目运行的时候报错：***其它报错信息***raiseAssertionError("TorchnotcompiledwithCUDAenabled")AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled

漫游者Nova·2025-06-04 10:14

《终面危机时刻：用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理》

终面危机时刻：用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理场景设定在一间安静的面试室里，候选人小明正准备结束一场紧张的终面。

itAred·2025-06-04 05:32

【Pytorch学习笔记】模型模块05——Module常用函数

Module常用函数设置训练和评估模式**作用：**在PyTorch中，模型有训练(training)和评估(evaluation)两种模式，它们会影响某些层的行为。

越轨·2025-06-03 22:15

Python训练营打卡Day43

网络进行训练并且用grad-cam做可视化@浙大疏锦行选择DogsvsCats数据集（Kaggle经典二分类问题）完整代码实现1.设置环境并加载数据importosimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimpo

宸汐Fish_Heart·2025-06-03 21:11

深入对比：PyTorch与TensorFlow的异同及应用场景分析

引言在人工智能（AI）领域，尤其是深度学习中，PyTorch与TensorFlow是两大最流行的框架。

一休哥助手·2025-06-03 20:04

Pytorch的梯度控制

在之前的实验中遇到一些问题，因为之前计算资源有限，我就想着微调其中一部分参数做，于是我误打误撞使用了withtorch.no_grad，可是发现梯度传递不了，于是写下此文来记录梯度控制的两个方法与区别。

白雾街·2025-06-03 20:02

DAY复习日

importosimporttorchimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimp

zx43·2025-06-03 18:13

【python深度学习】Day43 复习日

导入需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimporttorchim

抽风的雨610·2025-06-03 17:37

python打卡day39

图像数据与显存知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系作业：今日代码较少，理解内容即可在PyTorch

(・Д・)ノ·2025-06-03 07:28

【Python/Pytorch 】-- 滑动窗口算法

文章目录文章目录00写在前面01基于Python版本的滑动窗口代码02算法效果00写在前面写这个算法原因是：训练了一个时序网络，该网络模型的时序维度为32，而测试数据的时序维度为90。因此需要采用滑动窗口的方法，生成一系列32维度的窗口，用于测试。该算法中用到了一个python的关键字yield，其用于定义生成器函数。生成器函数与普通函数不同，它可以在执行过程中暂停，并在以后继续从暂停的地方恢复执

电科_银尘·2025-06-03 07:56

深度学习模型中的“层”概念解析

以下是系统解析：一、可称为“层”的核心结构（带可学习参数）1.基础计算层层类型功能描述PyTorch实现参数量计算全连接层(Dense)实现高维特征空间变换nn.Linear(in_features,o

浩瀚之水_csdn·2025-06-03 06:55

FlashAttention（flash_attn）的高效注意力机制实现库学习，与 torch.nn.MultiheadAttention 在数学上是完全相同

FlashAttention（flash_attn）是一个专为Transformer模型优化的高效注意力机制实现库，由加州大学伯克利分校的研究团队开发。它通过减少显存占用和加速计算，显著提升大模型（如LLM、视觉Transformer）的训练和推理效率。《FlashAttention:FastandMemory-EfficientExactAttentionwithIO-Awareness》是Fl

Hali_Botebie·2025-06-03 00:09

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