【作业向】根据给定的猫狗分类数据集，对比单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图（相关方法见我）。使用PyTorch实现。本文代码（数据集在同目录下）：我的Github文章目录关于数据集建立Dataset对象模型1：单层卷积+单层池化+全连接定义训练和评估函数模型2：从头训练（MobileNet）模型3：预训练模型+微调（MobileNet）保存模型前向传播可视化测试集评估模型效果关于数据集数据集结构很简单，训练集和测试集分两个目录，分别对应cat和dog两个文件夹。只需要使用torchvision.da
前言：虽然不是第一次装pytorch，但是这次遇到的问题挺多，不过幸好最后都解决了。目录1.下载Anaconda2.换源2.1生成.condarc文件2.2修改该文件内容 3.去确认下载版本，事半功倍。3.1进入清华大学镜像网站3.2进入之后找到anaconda并依次打开cloud/pytorch/win-64 3.3往下拉，找到自己想要下载的组合3.3.1补充说明确定自己电脑的cuda版本 4.在第三步确定好三个的版本后打开Anacondaprompt，之后所有命令都在这里面4.1创建新的虚拟环境，复制粘贴下面命令。 4.2查看是否创建成功4.3激活刚刚创建的pytorch环境5.进入pyt
Part1环境搭建需要下载的软件和包：AnacondaPycharmPythonPyTorchgympygame一、Anaconda下载与安装直接从官网下载：https://www.anaconda.comhttps://www.anaconda.com/点击Download下载即可。下载好后，打开安装包，自己选一个安装路径，默认路径也行，放其他盘也行，我安装在D盘下的Anaconda文件夹下。安装向导一路下一步即可。二、Python和Pycharm下载与安装Python和PyCharm安装过程就不PO了，去官网下载安装即可。附上官网地址：PyCharm:thePythonIDEforProf
文章目录一、命令行运行python程序时二、在python程序中指定GPU三、使用gpustat库可实时监测四、使用python的pynvml库参考文献一、命令行运行python程序时1、首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况。nvidia-smiGPU：编号，这里是0和1Fan：风扇转速，在0到100%之间变动，第一个是29%Name：显卡名，这里两块都是GeForceTemp：显卡温度，第一个是60摄氏度Perf：性能状态，从P0到P12，P0性能最大，P12最小Persistence-M：持续模式的状态开关，该模式耗能大，但是启动新GPU应用时比较快，这里是o
1.概述本文主要是参照B站UP主霹雳吧啦Wz的视频学习笔记，参考的相关资料在文末参照栏给出，包括实现代码和文中用的一些图片。整个工程已经上传个人的githubhttps://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：DeepResidualLearningforImageRecognition2.ResNetResNet（deepresidualnetwork）在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目
被美国商务部将其列入“实体清单”后，国产显卡大厂摩尔线程表现的十分不爽。11月6日消息，摩尔线程创始人兼首席执行官张建中给公司全体员工发出一封信，信中写道：在这个挑战与机遇并存的时间点，我想说的是，中国GPU不存在“至暗时刻”，只有星辰大海。摩尔线程从始至终只有一项事业：打造中国最好的全功能GPU，我们会将这项事业进行到底，任何事情都不会影响我们坚定走下去的决心。按照摩尔的说法，加快自主研发与创新。目前他们的已获授权专利数量暂时实现了国内领先，但是距离公司的目标还需更努力。张建中还表示，要打造高效团队。加强组织管理，聚焦全功能GPU核心技术研发，保持团队高效和敏捷。摩尔线程CEO内部信：本周进
最近跟导师做的项目是关于BP，LSTN神经网络的，数据集对象是一些Excel表格类型的，我使用pytorch进行训练，读取Excel表格数据的时候统一进行一些处理，所以我想把它封装到函数，以后处理其它数据集，直接调用函数实现，这不就方便了吗。我将以鸢尾花数据集作为例子进行展示：我已经编写了2.0版本，方法更加集成化，建议使用2.0版本：2.0可以看到鸢尾花数据集有四个特征，分别是0，1,2，3，label是鸢尾花种类，共三种，分别以0,1，2表示。首先第一部分是读取Excel数据（需要主要的是标签需要在最后一列，函数默认最后一列为标签，前边的为特征值）：defopen_excel(filena
“当你低落时，就请穿上节日盛装。” 🎯作者主页：追光者♂🔥 🌸个人简介： 💖[1]计算机专业硕士研究生💖 🌿[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)🌿 🌟[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟 🏅[4]阿里云社区特邀专家博主🏅 🏆[5]CSDN-人工智能领域优质创作者Ἴ
在计算机领域，不断崛起的两个领域，一个是CV一个是NLP，下面我们可以探索一下深度学习在NLP的应用和特点。深度学习在自然语言处理（NLP）领域有广泛的应用。以下是一些主要的应用和特点：语音识别：深度学习模型可以通过语音数据训练，学习如何将语音转换为文本。文本分类：深度学习模型可以根据文本内容将文本分为不同的类别。例如，情感分析、主题分类等。机器翻译：深度学习模型可以将一种语言翻译成另一种语言。神经机器翻译是一种基于深度学习的翻译方法。语言生成：深度学习模型可以生成自然语言文本。例如，文本摘要、对话系统等。命名实体识别：深度学习模型可以识别文本中的命名实体，例如人名、地名、组织名等。语言模型：
目录1、docker安装2、Docker更改路径3、拉取镜像4、创建容器（一定gpu启动）5、进入容器根据项目报错安装环境6、容器的保存与镜像导出镜像推送到dockerhub7、其他设备使用docker文件（镜像的导入）8、常见指令9、百度网盘下载链接1、docker安装参考：2022最新Windowsdocker安装方法_哔哩哔哩_bilibili安装时选项最好不要使用windows的容器（用也可以），没有提示就忽略虚拟化开启任务管理器-性能查看如果没开启需要在bios中开启控制面板-程序和功能开启关闭windows服务开启Hyper-Vlinux子系统Windows11只有下面这个wsl-
