作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Pygame是Python中用于制作游戏、交互式艺术或多媒体应用的一款免费开源软件包。作为一种跨平台解决方案，它支持Windows、Linux和Mac系统，并且支持C、C++、Python语言及其扩展版本。Pygame的简单易用特性使得游戏编程变得十分容易。本文将基于Pygame和PyTorch深入探讨如何在游戏项目中集成PyTorch深度学习框架，并演示如何使用Pytorch实现一个简单的基于Pygame的游戏项目——FlappyBird。PyTorch是一个开源的深度学习库，提供了高级的机器学习API。它的主要功能包括GPU加速计算，动态计算图和自动求导
树莓派官方最新64位（aarch64）系统安装Pytorch和OpenCV原文地址一.设置镜像源armv7l是armhf的衍生，而在树莓派中armhf默认是指32位（我不确定这个说法对不对，但在清华源里，armv7l用户指的就是32位的用户）。因为我们使用的是arm64架构（也就是安装的64位系统），所以我们选择aarch64用户的配置。用以下内容替换原“/etc/apt/sources.list”里的内容先替换sources.list里面的内容sudonano/etc/apt/sources.list用下面的内容替换#aarch64用户：编辑`/etc/apt/sources.list`文件
1.GPU简介GPU与CPU的主要区别在于：CPU拥有少数几个快速的计算核心，而GPU拥有成百上千个不那么快速的计算核心。CPU中有更多的晶体管用于数据缓存和流程控制，而GPU中有更多的晶体管用于算数逻辑单元。所以，GPU依靠众多的计算核心来获得相对较高的并行计算性能。一块单独的GPU无法独立地完成所有计算任务，它必须在CPU的调度下才能完成特定任务，因此当我们讨论GPU计算时，其实指的是CPU+GPU的异构计算。通常将起控制作用的CPU称为主机(host)，起加速作用的GPU称为设备(device)，它们之间一般采用PCIe总线连接。NVIDIA公司出品的GPU中，支持CUDA(Comput
笔者的运行环境：python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle用到的网络框架：yolov5、crnn+ctc项目地址：GitHub-WangPengxing/plate_identification:利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别1.写在开始之前在学习过目标检测和字符识别后想用yolov5、crnn+ctc做一个车牌识别项目，本意是参考大佬们的项目，怎奈钱包不允许。网上有关车牌检测的基本都是引流贴，甚至有的连用到的公共数据集都不放链接，索性我也不找了，直接找原始数据集，从头开始搞。本文是一篇实战过程记录，仅记录我在车牌识别项目中的工作，不会牵涉过多理
安装及配置过程一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname-a2）查看系统支持CUDA版本图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：11.0，即下载CUDA时版本要控制在11.0以下nvidia-smi2.官网下载并安装对应版本CUDA1）根据系统支持版本下载对应版本的CUDAToolkit，作者此处选择CUDA10.2。官网链接2）选择所
本文分享自华为云社区《全套解决方案：基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架，支持大模型训练和文本生成，快速上手，海量训练数据》，作者：汀丶。1.简介目标：基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案；数据：从开源社区，整理了海量的训练数据，帮助用户可以快速上手；同时也开放训练数据模版，可以快速处理垂直领域数据；结合多线程、内存映射等更高效的数据处理方式，即使需要处理百GB规模的数据，也是轻而易举；流程：每一个项目有完整的模型训练步骤，如：数据清洗、
参考https://blog.csdn.net/qq_44808827/article/details/125326909https://blog.csdn.net/dystsp/article/details/125949720?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0-125949720-blog-125326909.235^v38^pc_relevant_sort_base2&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_rele
目录前言一. 源码包下载1.FFmpeg源码下载2.MSYS2安装 2.1执行下面命令配置环境 2.2安装完成后将MSYS2安装路径下的mingw64/bin配置到windows环境变量中 2.3安装其他工具(默认全部安装)：3.安装CMake工具 3.1将CMake加入环境变量4.下载x264，x265 4.1x264源码下载： 4.2x265源码下载（直接git）：二. 开始编译1. 编译x2642. 编译x2653.编译FFmpeg三.功能验证1.x264验证2.x265验证3.FFmpeg验证四.FFmpeg支持Intel，Nvidia，AMD硬件加速1.支持IntelQSV硬件加速2
分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor·深入浅出Pytorch函数——torch.ones·深入浅出Pytorch函数——torch.zeros·深入浅出Pytorch函数——torch.full·深入浅出Pytorch函数——torch.ones_like·深入浅出Pytorch函数——torch.zeros_like·深入浅出Pytorch函数——torch.full_like返回一个形状与input相同且值全为fill_value的张量。full_like(input,fill_value)相当于torch.ful
在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景，同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。作者TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、循环神经网络全解1.1什么是循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类具有内部环状连接的
