pytorch踩坑

服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu[自用]

服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址下载非root用户安装tmux查看服务器ubuntu版本conda安装tensorflow-gpu
片月斜生梦泽南·2025-07-09 00:02

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch
WangYan2022·2025-07-08 21:14

MyBatis 作用域全解析：从踩坑到精通，一篇搞懂核心机制

引言刚接触MyBatis的时候，是不是总被SqlSession、SqlSessionFactory这些“工厂”和“会话”的关系搞懵？为什么有时候明明关了SqlSession还是报连接泄漏？Mapper接口到底该不该重复创建？今天咱们就从实际开发中的痛点出发，把MyBatis的三大核心组件的作用域扒个底朝天！一、先搞清楚：MyBatis最核心的三个“角色”MyBatis能高效操作数据库，离不开三个核
码不停蹄的玄黓·2025-07-08 18:29

Python打卡：Day40

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch
·2025-07-08 17:17

Ubuntu下安装多版本CUDA及灵活切换全攻略

在深度学习、科学计算等领域，不同框架（TensorFlow、PyTorch等）对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时，版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需！
芯作者·2025-07-08 16:45

PyTorch安装总失败？看完这篇保姆级教程，从0到1轻松搞定！

引言：为什么你装不好PyTorch？“CUDA版本不匹配？pip安装超时？conda环境冲突？”新手安装PyTorch的坑比代码bug还多！
喜欢编程就关注我·2025-07-08 16:40

Python打卡DAY36

DAY36：复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中，nn.Model是所有神经网络模块的基类，为构建和训练神经网络提供了丰富的方法，如下：1.模型构建与参数管理__init__方法功能：用于初始化神经网络模块的参数和子模块
·2025-07-08 16:08

NumPy：科学计算的超能引擎[特殊字符]（深入剖析+实战技巧）

的核武器剖析内存布局揭秘（超级重要‼️）维度操作黑科技广播机制（Broadcasting）性能屠杀现场️高级技巧武装包️内存映射大文件爱因斯坦求和约定结构化数组真实世界应用场景图像处理机器学习数据预处理踩坑预警
码海漫游者8·2025-07-08 13:26

单发多框检测（SSD）-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：45SSD实现【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：13.7.单发多框检测（SSD）—动手学深度学习2.0.0documentation本节开源代码：…>d2l-zh>pytorch
scdifsn·2025-07-08 13:22

动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

>d2l-zh>pytorch>chapter_linear-networks>linear-regre
scdifsn·2025-07-08 13:22

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的卷积层

PyTorch深度学习总结第七章PyTorch中torch.nn模块的卷积层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.nn模块1.模块的基本组成部分1.1层（Layers）1.2损失函数（LossFunctions
·2025-07-08 12:18

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的循环层

PyTorch深度学习总结第九章PyTorch中torch.nn模块的循环层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、循环层1.简单循环层（RNN）2.长短期记忆网络（LSTM）3.门控循环单元（GRU
·2025-07-08 12:18

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的池化层

PyTorch深度学习总结第八章PyTorch中torch.nn模块的池化层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、池化1.定义2.目的3.常见类型4.实际效果二、池化层1.常用的池化层2.池化层的参数
咸鱼鲸·2025-07-08 12:18

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记）

本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）
胡说八道的Dr. Zhu·2025-07-08 08:49

深度学习Pytorch(一)

深度学习Pytorch(一)前言：必须使用英伟达显卡才能使用cuda（显卡加速）！
Bgemini·2025-07-08 08:16

PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南

引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。
智算菩萨·2025-07-08 08:15

PyTorch笔记3----------统计学相关函数

1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\
HuashuiMu花水木·2025-07-08 08:14

PyTorch 2.7深度技术解析：新一代深度学习框架的革命性演进

引言：站在AI基础设施变革的历史节点在2025年这个充满变革的年份，PyTorch团队于4月23日正式发布了2.7.0版本，随后在6月4日推出了2.7.1补丁版本，标志着这个深度学习领域最具影响力的框架再次迎来了重大突破
智算菩萨·2025-07-08 08:43

The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.

出现如下报错：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm
weixin_66009678·2025-07-08 06:58

【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析

技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐（可加速训练）前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch
1989·2025-07-08 05:54

PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南

一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架，现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。
慕婉0307·2025-07-08 03:11

MySQL性能调优实战指南：从踩坑到精通，让数据库“跑”起来！

引言作为后端开发/DBA，你是否也经历过这样的崩溃时刻？业务高峰期数据库CPU飙到90%，慢查询堆成山；主从延迟严重，读操作频繁超时；批量插入数据时，应用卡成“PPT”；优化了半天索引，查询还是慢……别慌！今天这篇文章结合个人数据库调优经验，从架构设计→配置调优→索引优化→SQL诊断→硬件加持全链路拆解，带你彻底搞定MySQL性能瓶颈！一、先搞清楚：你的数据库到底“卡”在哪？优化前必须做的一步：定
码不停蹄的玄黓·2025-07-07 20:12

深度模型训练，加速数据读取遇到显卡跑不满的问题

实测在pytorch的dataloader中使用prefetch_factor参数的时候，如果数据在机械硬盘上显卡始终是跑不满的，瓶颈在数据预加载速度上，当数据放在固态硬盘的时候就可以跑满。
不是吧这都有重名·2025-07-07 18:30

yolov5训练失败总结

yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater
BTU_YC·2025-07-07 16:52

PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例

在PyTorch中，.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法，尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。
点云SLAM·2025-07-07 14:35

error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported；（gcc、g++）

服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错，分别报错题目以及如下：想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command
众人（某音、某书同名）·2025-07-07 12:22

【PyTorch】教程：torch.nn.Mish

torch.nn.Mish原型CLASStorch.nn.Mish(inplace=False)定义Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))\text{Mish}(x)=x∗\text{Tanh}(\text{Softplus}(x))Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))图代码importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Mish()input
·2025-07-07 11:14

【PyTorch】教程：torch.nn.GELU

torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh，默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
老周有AI~算法定制·2025-07-07 11:13

PyTorch：Dropout 操作 torch.nn.Dropout()

torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现，该函数底层调用torch.nn.functional.dropout()；1、torch.nn.Dropout(p
sweettea~·2025-07-07 11:12

PyTorch 的 torch.nn 模块学习

torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。
·2025-07-07 11:10

AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘unsqueeze‘

pts_depth.unsqueeze(1)*0.1AttributeError:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'unsqueeze'这个错误是因为unsqueeze()方法是PyTorch
ddfa1234·2025-07-07 11:10

torch.nn.init.kaiming_normal_

参考(5条消息)PytorchKaiming初始化（Initialization）中fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal
·2025-07-07 10:40

【Pytorch】8.torch.nn.conv2d

这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似，都是完成CV领域的卷积操作，这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开
Elephant_King·2025-07-07 10:37

新手必看：入行大模型前一定要知道的几件事！

文章有点长，但全是我这几年观察下来最真实的经验，如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑，建议认真读完，或先收藏慢慢看。
和老莫一起学AI·2025-07-07 09:31

用PyTorch实现MNIST手写数字识别

MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训，10,000张用于测试。图像是灰度的，28x28像素的，并且居中的，以减少预处理和加快运行。1、导入相关库importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimpo
·2025-07-07 06:10

K8S 集群配置踩坑记录

系统版本：Ubuntu22.04.5-live-server-amd64K8S版本：v1.28.2Containerd版本：1.7.27kubeletlogs====================kuberuntime_sandbox.go:72]"Failedtocreatesandboxforpod"err="rpcerror:code=Unknowndesc=failedtocreatec
KKKingWei·2025-07-07 06:39

一文详解显卡（GPU）驱动（Driver）CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性，以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结

目录一、四者的依赖关系概览简单理解：二、依赖链详细解释1.显卡（GPU）2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令
番知了·2025-07-07 05:35

PyTorch torchtune.modules.peft.lora

PyTorchtorchtune.modules.peft.lora1.Sourcecodefor`torchtune.modules.peft.lora`2.`LoRALinear`2.1.
Yongqiang Cheng·2025-07-07 04:29

Zookeeper异常ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for / 问题解决大全

ConnectionLossException:KeeperErrorCode=ConnectionLossfor异常我的开发环境是Windows开发zookeeper客户端程序,zookeeper集群安装在本地虚拟机上centos7经过自己踩坑和查找博客
takmehand·2025-07-07 01:09

基于DeepSeek × 数据治理如何落地？这套解决方案可参考！

一、数据治理的三大致命误区（90%企业正在踩坑）"工具万能论"：买
·2025-07-06 23:58

DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通DRCT源码，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果，修正论文中FLOPs的计
十小大·2025-07-06 22:18

【Torch】nn.Embedding算法详解

1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词ID、实体ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。
油泼辣子多加·2025-07-06 17:01

【pytorch】——Could not export Python function call ‘Scatter‘

pytorch用pytorch的trace导出模型的时候，报错errorRuntimeError:CouldnotexportPythonfunctioncall'Scatter'.RemovecallstoPythonfunctionsbeforeexport.Didyouforgettoadd
·2025-07-06 13:30

Pytorch实现DenseNet，腾讯T3大牛手把手教你

print("TorchvisionVersion:",torchvision.version)all=[‘DenseNet121’,‘DenseNet169’,‘DenseNet201’,‘DenseNet264’]defConv1(in_planes,places,stride=2):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_planes,out
·2025-07-06 01:06

Pytorch实现DenseNet，先收藏了

classDenseNet(nn.Module):definit(self,init_channels=64,growth_rate=32,blocks=[6,12,24,16],num_classes=1000):super(DenseNet,self).init()bn_size=4drop_rate=0self.conv1=Conv1(in_planes=3,places=init_chan
·2025-07-06 01:36

Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers

初探torch.nn.Module神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能，例如：线性图层nn.Linear，nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU，nn.LeakyReLU池化层nn.MaxPool1d，nn.Aver
十有久诚·2025-07-05 23:53

深入解析VAE：从理论到PyTorch实战，一步步构建你的AI“艺术家”

我们将用生动的比喻解释其核心思想，拆解其背后的数学原理（KL散度与重参数技巧），并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。
电脑能手·2025-07-05 23:53

PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别

PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别大家好！欢迎来到我的深度学习博客！
·2025-07-05 23:23

Pytorch：nn.Linear中是否自动应用softmax函数

在本文中，我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块，常用于神经网络的全连接层。
浩瀚之水_csdn·2025-07-05 23:51

【Pytorch学习笔记（三）】张量的运算（2）

二、张量的算术运算（一）对应元素的加减乘除在PyTorch中，张量的对应元素的算术运算包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算。
·2025-07-05 18:43
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