一.代码和数据集准备1.代码：使用b站up主霹雳吧啦Wz提供的代码：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_object_detection/faster_rcnn 2.数据集①PASCALVOC2012数据集下载地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar②自己的数据集按VOC数据集格式准备，因为只进行目标检测，按下图层级目录和文件夹命名即可。其中Anno
关键代码x=torch.randn(64,3,128,128)transform=transforms.Compose([transforms.Resize(64),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5],[0.5])])transform(x)原因在于x本就是Tensor类型的，有写了一次ToTensor()转换类型，因此会报错。解决办法删除transforms.ToTensor()或者修改x类型为其他类型
前提环境： 显卡更换之前（之前使用的是2080ti），已在ubuntu图形界面的“附加驱动”中安装nvidia驱动，并且anaconda环境中的pytorch正常使用。 首先的首先，当然是献上伟大的护舒宝。1.官网下载4090显卡驱动Linuxx64(AMD64/EM64T)DisplayDriver|520.56|Linux64-bit|NVIDIA注: 确保已在“附加驱动”中安装过nvida驱动，否则请手工禁用 nouveau2.关闭图形界面sudosystemctlset-defaultmulti-user.targetsudoreboot对应的打开图形界面命令为（暂时不打开）
前提环境： 显卡更换之前（之前使用的是2080ti），已在ubuntu图形界面的“附加驱动”中安装nvidia驱动，并且anaconda环境中的pytorch正常使用。 首先的首先，当然是献上伟大的护舒宝。1.官网下载4090显卡驱动Linuxx64(AMD64/EM64T)DisplayDriver|520.56|Linux64-bit|NVIDIA注: 确保已在“附加驱动”中安装过nvida驱动，否则请手工禁用 nouveau2.关闭图形界面sudosystemctlset-defaultmulti-user.targetsudoreboot对应的打开图形界面命令为（暂时不打开）
CUDA编程模型系列三(矩阵乘)本系列教程将介绍具体的CUDA编程代码的细节CUDA编程模型系列三(矩阵乘)#include#include#defineBLOCK_SIZE32//errortype&event//a[][]*b[][]=c[][]////b00b01b02b03//b10b11b12b13//b20b21b22b23//b30b31b32b33////a00a01a02a03c00c01c02c03//a10a11a12a13c10c11c12c13//a20a21a22a23c20c21c22c23//a30a31a32a33c30c31c32c33////c21=a20
本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架。PyTorch深度学习框架详细安装教程一、anaconda安装（一）下载（二）安装（三）配置环境变量（四）检查安装结果二、PyTorch安装（一）创建虚拟环境（二）激活虚拟环境（三）安装PyTorch三、PyCharm安装（一）下载（二）安装（三）激活专业版（四）汉化教程四、将PyTorch环境添加到PyCharm的解释器一、anaconda安装（一）下载官网下载链接:https://www.anaconda.com/清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.e
本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架。PyTorch深度学习框架详细安装教程一、anaconda安装（一）下载（二）安装（三）配置环境变量（四）检查安装结果二、PyTorch安装（一）创建虚拟环境（二）激活虚拟环境（三）安装PyTorch三、PyCharm安装（一）下载（二）安装（三）激活专业版（四）汉化教程四、将PyTorch环境添加到PyCharm的解释器一、anaconda安装（一）下载官网下载链接:https://www.anaconda.com/清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.e
文章目录2023-03-06更新2023-03-05更新前言TensorRT介绍环境配置CUDADriver检查安装安装CUDA安装nvcc安装cuDNN安装验证安装TensorRT安装验证2023-03-06更新如果有小伙伴看了2023-03-05更新，发现设置环境变量后运行cuda代码在链接过程中仍然会有报错问题啥的，那我这里建议，先别管2023-03-05更新的内容了，还是按照我博客里的安装步骤一步一步往下安装，用sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit命令去安装nvcc，也不需要配置环境变量了。因为博客里的安装步骤是我亲自执行过的，在我的WSL2环境里是一点问
目录前言一、配置Anaconda二、配置PyCharm三、配置PyTorch四、配置Jupyternotebook前言本人浏览了大量教程，踩过很多的坑，我将配置的过程详细具体的教给大家，只要按照步骤来一定可以配置成功。一、配置Anaconda进入Anaconda官网，点击Download点击Download之后会进入该页面---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------下载缓慢解决方案：
背景：训练DialogueGPT（一个基于GPT2的生成模型）DialoGPT/data_loader.pyat457835e7d8acd08acf7f6f0e980f36fd327ea37c·microsoft/DialoGPT·GitHub遇到的问题：报错：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencalling`cublasCreate(handle)`解决思路：我把输入用同样形状的随机张量进行了测试，发现用随机的整数张量可以，但是用我的输入就不行，于是想看看两者的区别到底是什么后来发现，DialogueGPT以及GP
