文章目录TensorFlow简介TensorFlow是什么tensorflow版本变迁tensorflow2.0架构安装过程常用IDE安装python3.9的安装Anaconda的安装CUDA安装cuda软件安装cuDNN神经网络加速库安装配置环境变量TensorFlow的gpu版本安装TensorFlow简介TensorFlow是什么TensorFlow是深度学习领域使用最为广泛的一个Google的开源软件库（最初由Googlebrainteam进行开发的内部库，由于它的易用性Google决定把它开源出来）.采取数据流图，用于数值计算.节点——处理数据线——节点间的输入输出关系数据流图中的数
文章目录一、PyTorch简介二、PyTorch软件框架1.Anaconda下载2.Anaconda安装3.AnacondaNavigator打不开问题（不适用所有）4.PyTorch环境创建5.PyTorch下载6.Jupyter中配置PyTorch三、PyTorch基本使用方法四、tensor的几种形状1.Scalar（标量）2.Vector（向量）3.Matrix（矩阵）五、PyTorch的autograd机制1.autograd机制2.举例说明3.一个简单的线性回归模型本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/6139890
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一.首先先检查自己的显卡驱动有没有问题如果你右键电脑有（nvidia控制面板）则不要以下操作没有的话需要进行以下操作（右键此电脑，找到管理然后打开）找到设备管理器找到显示适配器（这里会有你的显卡型号）根据以上的信息以后我们就可以对应我们的显卡去英伟达官网上去找相对应的显卡驱动更新或者下载了。显卡驱动的下载地址安装好了显卡驱动以后，我们按下win+R组合键，打开cmd命令窗口，输入如下的命令nvidia-smi可以看到驱动的版本是527.56；最高支持的CUDA版本是12.0版本，我们就可以根据这个信息来安装环境了。二.anaconda的安装去官网下载anaconda的安装包Anaconda|A
一.首先先检查自己的显卡驱动有没有问题如果你右键电脑有（nvidia控制面板）则不要以下操作没有的话需要进行以下操作（右键此电脑，找到管理然后打开）找到设备管理器找到显示适配器（这里会有你的显卡型号）根据以上的信息以后我们就可以对应我们的显卡去英伟达官网上去找相对应的显卡驱动更新或者下载了。显卡驱动的下载地址安装好了显卡驱动以后，我们按下win+R组合键，打开cmd命令窗口，输入如下的命令nvidia-smi可以看到驱动的版本是527.56；最高支持的CUDA版本是12.0版本，我们就可以根据这个信息来安装环境了。二.anaconda的安装去官网下载anaconda的安装包Anaconda|A
自从Meta发布「开源版ChatGPT」LLaMA之后，学界可谓是一片狂欢。先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。今天，「卷王」UC伯克利LMSysorg又发布了70亿参数的Vicuna——不仅体积小、效率高、能力强，而且只需两行命令就能在M1/M2芯片的Mac上运行，还能开启GPU加速！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning恰在今天，HuggingFace的研究人员也
自从Meta发布「开源版ChatGPT」LLaMA之后，学界可谓是一片狂欢。先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。今天，「卷王」UC伯克利LMSysorg又发布了70亿参数的Vicuna——不仅体积小、效率高、能力强，而且只需两行命令就能在M1/M2芯片的Mac上运行，还能开启GPU加速！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning恰在今天，HuggingFace的研究人员也
另一篇：ffmpeg硬编解码InterQSV常见的硬件编码包括NvidiaGPU与IntelQSV两种，还有一些嵌入式平台如树莓派，瑞芯微等。首先理解一下概念，Nvidia中文名英伟达是一个厂商名字，GPU则是这个厂商生产的显卡里的一个个图像处理的逻辑单元，它主要是作图片处理，但有逻辑处理的能力，所以可以替cpu分担一些逻辑处理压力。了解一下ffmpeg对Nvidia的GPU编码支持哪些参数，可以通过ffmpeg-hencoder=h264_nvenc可以看到编码的参数与x264相比有些类似，但少很多，不过关键的都在。解码时ffmpeg对它的参数支持查看：ffmpeg-hdecoder=h26
另一篇：ffmpeg硬编解码InterQSV常见的硬件编码包括NvidiaGPU与IntelQSV两种，还有一些嵌入式平台如树莓派，瑞芯微等。首先理解一下概念，Nvidia中文名英伟达是一个厂商名字，GPU则是这个厂商生产的显卡里的一个个图像处理的逻辑单元，它主要是作图片处理，但有逻辑处理的能力，所以可以替cpu分担一些逻辑处理压力。了解一下ffmpeg对Nvidia的GPU编码支持哪些参数，可以通过ffmpeg-hencoder=h264_nvenc可以看到编码的参数与x264相比有些类似，但少很多，不过关键的都在。解码时ffmpeg对它的参数支持查看：ffmpeg-hdecoder=h26
前言?最近很多订阅了?《PyTorch深度学习项目实战100例》?的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集。?本专栏适用人群：???深度学习初学者，刚刚接触PyTorch的用户群体，专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目，快速让新手小白能够对基于深度学习方法有个基本的框架认识。?本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。?『精品学习专栏导航帖』?【
