python安装torch

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 未启用CUDA支持的PyTorch环境 中使用GPU加速

1.错误原因分析根本问题：当前安装的PyTorch是CPU版本，无法调用GPU硬件加速。
怪兽小·2025-04-21 02:42

pytorch 如何调用cuda_PyTorch算法加速指南

##GetIdofdefaultdevicetorch.cuda.current_device#0cuda.Device(0).name#'0'istheidofyourGPU#TeslaK80或者torch.cuda.get_device_name
Dimonson·2025-04-21 01:11

安装支持CUDA的PyTorch

确保您在激活的Conda环境中安装支持CUDA的PyTorch版本。
上杉绘梨衣**·2025-04-21 01:40

PyTorch环境中使用CUDA出现的报错

类似的报错信息：AssertionError("TorchnotcompiledwithCUDAenabled")AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled
Ambition_LAO·2025-04-21 01:39

未启用CUDA支持的PyTorch环境** 中使用GPU加速解决方案

1.错误原因分析根本问题：当前安装的PyTorch是CPU版本，无法调用GPU硬件加速。
怪兽小·2025-04-21 01:38

Transformer模型：Decoder的self-attention mask实现

视频链接：20、Transformer模型Decoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili文章链接：Transformer模型：WordEmbedding实现-CSDN博客
Galaxy.404·2025-04-21 00:30

Pytorch的常规操作

改变张量形状的操作.view()改变张量x的维度大小x.view(-1,1024)-1的作用是自动计算该维度的大小，以确保总元素数量不变。-1的意思是"任何可以使得总元素数量保持不变的值"。1024是目标形状中的另一个维度的大小。x=x.view(-1,3,3)-1自动计算x的维度大小后面的两个三代表一个3+3矩阵
.YY001.·2025-04-21 00:58

pytorch dataloader 中collate_fn是什么

collate_fn（collatefunction）是在PyTorch中DataLoader中使用的一个参数，用于自定义数据加载和批处理的方式。
zhaoyqcsdn·2025-04-20 19:31

自然语言处理——Hugging Face 详解

HuggingFace旗下最为著名的项目是Transformers库，它为NLP任务提供了大量的预训练模型，并且支持多种主流深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow。
goTsHgo·2025-04-20 18:25

pytorch，numpy根据权重取值 -- np.random.multinomial，np.random.choice和torch.multinomial函数

np.random.multinomial(n,pvals,size=None)->取到的次数分布数组该函数表示根据一个概率数组，取若干次，得到一个次数分布数组参数说明：–n:从矩阵中取值次数；–pvals：根据概率取值，这是一个数组，并且所有数据之和为1；–size：输出的维度，默认为1，即1xpvals例子：a=np.random.rand(6)print(a)#array([0.028634
*Lisen·2025-04-20 18:22

安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装

本教程针对在Windows10环境下通过Anconda环境，首先安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装，选择Pytorch2.6.0
长路漫漫Lixx·2025-04-20 16:39

ZeroDivisionError: division by zero（imagecaptioning.pytorch-master）

我在运行imagecaptioning.pytorch-master工程时，在测试图像预测效果时，出现报错：ZeroDivisionError:divisionbyzero解决方法：要将目录ImageCaptioning.pytorch-master
季南枫(JIM)·2025-04-20 14:29

第33讲｜遥感大模型在地学分类中的初探与实战

二、遥感大模型在地学分类中的优势三、案例：使用SegmentAnythingModel(SAM)进行遥感地物分割1.安装与依赖配置（PyTorch）2.读取遥感图像（可用Sentinel-2伪彩色图）3
Chh0715·2025-04-20 13:25

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第46天：自动化模型设计（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第46天：自动化模型设计（二）14.搜索空间设计的最佳实践基于上述分析，我们总结出ENAS搜索空间设计的几点最佳实践：适当约束搜索空间：过大的搜索空间不一定带来更好的性能
凡人的AI工具箱·2025-04-20 12:14

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第46天：自动化模型设计（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第46天：自动化模型设计（一）第一部分：使用ENAS算法生成图像分类网络大家好！欢迎来到我们PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划的第46天。
凡人的AI工具箱·2025-04-20 11:41

深度学习-torch2

八、自动微分自动微分模块torch.autograd负责自动计算张量操作的梯度，具有自动求导功能。
De_Yh·2025-04-20 10:31

使用AutoDL安装Mamba官方代码

使用AutoDL安装Mamba租界的云服务器使用环境ubuntu22.04,cuda11.8,cudnn8.9python=3.10torch=2.10远程连接验证安装条件使用Pycharm连接远程的云
月亮已死热爱可抵万难·2025-04-20 05:00

云服务器上配置Mamba环境

Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesGitHub地址:MambaGitHub要求：操作系统：LinuxGPU：NVIDIAGPU框架：PyTorch1.12
Ambition_LAO·2025-04-20 05:55

Pytorch - 张量转换拼接

data_tensor=torch.tensor([2,3,4])#使用张量对象中的numpy函数进行转换data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-04-20 03:43

ResNet 教程：理解并实现针对 CIFAR-10 的残差网络

我们将涵盖残差学习理论、ResNet架构、在PyTorch中针对CIFAR-10数据集的实现，以及训练和调试的实用建议。本教程适合初学者和高级实践者，包含详细的解释和代码。
爱看烟花的码农·2025-04-20 01:57

解决python安装Twisted CompressionError: bz2 module is not available

CompressionError:bz2moduleisnotavailable解决方法：1.wgethttps://pypi.python.org/packages/source/T/Twisted/Twisted-14.0.0.tar.bz2#md5=9625c094e0a18da77faa4627b98c98152.tar-jxfTwisted-14.0.0.tar.bz23.cdTwist
西二旗搬砖仔·2025-04-19 23:52

torch.einsum 爱因斯坦求和约定

torch.einsum是一个强大的函数，用于执行爱因斯坦求和约定（Einsteinsummationconvention）。它可以简洁地表达复杂的张量运算。
大多_C·2025-04-19 23:17

Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU

Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU张量构造Tensordtype类型：dtype=torch.long,torch.float,torch.double常见的构造Tensor的函数
冬于·2025-04-19 23:47

PyTorch深度学习实战（24）—— 爱因斯坦操作einsum 和 einops

在高级索引中还有一类特殊方法：爱因斯坦操作。下面介绍两种常用的爱因斯坦操作：einsum和einops，它们被广泛地用于向量、矩阵和张量的运算。灵活运用爱因斯坦操作可以用非常简单的方式表示较为复杂的多维Tensor之间的运算。1.einsum在数学界中，有一个由爱因斯坦提出来的求和约定，该约定能够有效处理坐标方程。爱因斯坦求和（einsum）就是基于这个法则，省略求和符号和默认成对出现的下标，从而
shangjg3·2025-04-19 23:46

零基础-动手学深度学习-3.2-3线性回归的代码实现9

零基础生医转码，道行浅薄请见谅~首先我们要用random，torch库，matplot画一下函数：importmatplotlib.pyplotasplt#原文中%matplotlibinline是jupyternotebook
生医转码，四海为家·2025-04-19 22:15

深度学习3.2 线性回归的从零开始实现

3.2.1生成数据集%matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2ldefsynthetic_data(w,b,num_examples
lixy579·2025-04-19 22:13

pytorch 51 GroundingDINO模型导出tensorrt并使用c++进行部署，53ms一张图

本专栏博客第49篇文章分享了将GroundingDINO模型导出onnx并使用c++进行部署，并尝试将onnx模型转换为trt模型，fp16进行推理，可以发现推理速度提升了一倍。为此对GroundingDINO的trt推理进行调研，发现在GroundingDINO-TensorRT-and-ONNX-Inference项目中分享了模型导出onnx转trt格式，并分享了python-trt推理代码，
万里鹏程转瞬至·2025-04-19 21:32

第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊YOLOv5-Backbone模块实现天气预测一、导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms
?Agony·2025-04-19 20:00

手写 CPU 卷积核加速神经网络计算(1)——naive 实现 卷积、池化、激活、全连接、批归一化（python 实现）

input_numpy,kernel_weight_numpy,kernel_bias_numpy,padding=0):B,Ci,Hi,Wi=input_numpy.shapeinput_pad_numpy=torch.zeros
哦豁灬·2025-04-19 19:21

PyTorch 深度学习实战（38）：注意力机制全面解析（从Seq2Seq到Transformer）

我们将使用PyTorch实现2个关键阶段的注意力机制变体，并在机器翻译任务上进行对比实验。
进取星辰·2025-04-19 18:16

PyTorch计算机视觉入门：从官方数据集到自定义数据集的获取

一、PyTorch与计算机视觉简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，其动态图的特性非常适合快速实验和模型原型设计。
自动驾驶实战(AIFighting)·2025-04-19 18:16

第 5 期（进阶版）：训练第一个 DDPM 模型（使用 CIFAR-10 数据集）

数据准备（CIFAR-10）导入必要库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDat
厚衣服_3·2025-04-19 18:14

如何转行人工智能？该如何学习？

基础篇：第一步建议把pytorch的lenet手写数字识别每一行代码都看懂（耗时大概一下午）。
放牛班的春天1·2025-04-19 17:40

conda创建虚拟环境并安装GPU版torch全过程(cuda11.8+py3.10+torch2.4.1+torchvision0.19.0)

目录1.创建虚拟环境2.安装pytorch2.1查找对应版本2.2安装pytorch2.3测试是否安装成功3.安装torchvision3.1查找对应版本3.2安装torchvision3.3测试是否安装成功
哇噻_123·2025-04-19 14:49

Tensorflow、Pytorch与Python、CUDA版本的对应关系（更新时间：2025年4月）

更新时间：20250405一、Tensorflow与Python、CUDA版本对应关系注意：从TF2.11开始，Windows不支持CUDA构建。要在Windows上使用TensorFlowGPU，您需要在WSL2中构建/安装TensorFlow或将tensorflow-cpu与TensorFlow-DirectML-Plugin一起使用1.1、CPU版本VersionPythonversionC
芥子沫·2025-04-19 11:56

yolov8复现

若有，后续可安装GPU版本的pytorch以加速训练；若没有，则安装CPU版本，不过训练速度会较慢。安装所需软件Anaconda3安装：可从清华镜像源选择对应系统版本的Anaconda3安装包下载。
吹风看太阳·2025-04-19 10:22

人工智能学习框架完全指南（2025年更新版）

一、核心框架分类与适用场景人工智能框架根据功能可分为深度学习框架、机器学习框架、强化学习框架和传统工具库，以下是主流工具及选型建议：1.深度学习框架（1）PyTorch核心优势：动态计算图、灵活性强，适合科研与快速原型开发
赛博AI Lewis·2025-04-19 09:47

godot-character-creator：打造Godot引擎的角色创造器

godot-character-creator：打造Godot引擎的角色创造器godot-character-creatorCharactercreatorforGodotEngine项目地址:https
宣昀芊·2025-04-19 05:17

Python结合AI生成图像艺术作品代码及介绍

生成图片代码importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipeline#加载预训练模型pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained
前进的程序员·2025-04-19 04:10

python提升图片清晰度

在Python中，提升图片清晰度可以通过多种方法实现，其中一些常见的方法包括使用图像处理库如OpenCV和Pillow，以及深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现更高级的图像增强。
计算机辅助工程·2025-04-19 03:35

深入浅出 Self-Attention：原理 + 例子 + PyTorch 实现

本文从零开始，详细解析Self-Attention的原理、Q/K/V向量的含义、举例说明并用PyTorch代码实现，助你彻底搞懂这项技术！什么是Self-Attention？
murphymeng2001·2025-04-19 02:26

【pytorch】BatchNorm2d官方文档解读

目录研究背景研究方法实验设计结果与分析总体结论点评优点与创新研究背景研究问题：本文介绍了BatchNormalization（批量归一化）技术，旨在通过减少内部协变量偏移，加速深度网络的训练过程。BatchNormalization通过标准化每一层的输入，使得网络在训练时更加稳定。研究难点：深度学习模型在训练过程中常常面临梯度消失或爆炸的问题，导致模型难以收敛。传统的训练方法对初始化和学习率非常敏
loinleeai·2025-04-19 02:56

【pytorch】nn.AdaptiveAvgPool2d教程

AdaptiveAvgPool2d教程基本原理AdaptiveAvgPool2d是PyTorch中的一个二维自适应平均池化层，用于对输入信号进行池化操作。
loinleeai·2025-04-19 02:56

如何编写爬取网络上的视频文件

下面以python语言为例，讲解python爬取视频文件保存到本地电脑的思路和简要过程；一，Python安装，python程序执行必须基于电脑中首先安装python；python下载地址：https:/
shenzhenNBA·2025-04-18 23:42

基于OpenCV与PyTorch的智能相册分类器全栈实现教程

引言：为什么需要智能相册分类器？在数字影像爆炸的时代，每个人的相册都存储着数千张未整理的照片。手动分类不仅耗时，还容易遗漏重要瞬间。本文将手把手教你构建一个基于深度学习的智能相册分类系统，实现：三级分类体系：风景/人物/建筑；完整的端到端流程：从数据准备到Web部署；可视化交互界面：支持拖放上传的实时分类预览。一、项目架构设计1.技术栈选型组件技术选择核心作用图像处理OpenCV图像预处理与特征提
Tech Synapse·2025-04-18 22:02

深入浅出 Multi-Head Attention：原理 + 例子 + PyTorch 实现

从原理到实现，配图+举例+PyTorch代码，一次性说清楚！什么是Multi-HeadAttention？简单说，多头注意力就是一种让模型在多个角度“看”一个序列的机制。
murphymeng2001·2025-04-18 15:45

Whisper 模型压缩技术：轻量级语音识别方案

通过数学建模分析压缩过程中的精度-效率平衡问题，结合PyTorch实战案例演示端到端压缩流程。重点阐述如何在保持语音识别精度的前提下，将Whisp
AI学长带你学AI·2025-04-18 10:16

YOLOV8 OBB 海思3516训练流程

YOLOV8OBB海思3516训练流程1、下载带GPU版本的torch（可选）32、安装ultralytics33、下载pycharm社区版44、安装pycharm55、新建pycharm工程56、添加
绕灵儿·2025-04-18 10:43

pytorch-lightning使用笔记

LightningDataModuleAPI定义5个方法：prepare_data(howtodownload(),tokenize,etc…)在这个方法中处理需要写入磁盘或者需要单进程完成的任务setup(howtosplit,etc…)一些dataoperations希望在每块GPU上运行。包括但不限于：（1）countnumberofclasses（2）buildvocabulary（3）p
真炎破天·2025-04-18 09:09

torch.quantile or np.quantile的计算

torch的文档详细说明了quantile的计算方法。主要是将q的范围[0,1]转成输入index的范围[0,n]。也就是说，将q乘n。然后插值计算。
gnudebian·2025-04-18 08:01
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