目录1.Anaconda1.1Anaconda的下载1.2Anaconda的安装 2.Pytorch的安装3.Pycharm3.1Pycharm的下载3.2Pycharm的安装3.3在Pycharm中配置Anaconda环境 4.jupyternotebook的安装1.Anaconda1.1Anaconda的下载官方网站的下载速度慢，这里推荐到清华大学镜像站下载选择最近的版本下载就行，我下载的是3-21版本的1.2Anaconda的安装下载之后直接打开就行 2.Pytorch的安装1）打开anacondaprompt 2）输入condacreate-n pytorch python=3.7创建
目录引言历史背景重要性二、注意力机制基础概念定义组件注意力机制的分类举例说明三、注意力机制的数学模型基础数学表达式注意力函数计算权重数学意义举例解析四、注意力网络在NLP中的应用机器翻译代码示例文本摘要代码示例命名实体识别（NER）代码示例五、注意力网络在计算机视觉中的应用图像分类代码示例目标检测代码示例图像生成代码示例六、总结在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的
1、查看python版本1）键盘windows+R键，弹出如下：2、 2）点击确定，弹出如下： 3）输入python，便可输出python版本2、查看cuda版本1）打开pycharm编辑器2）输入：importtorchprint(torch.version.cuda)3）运行后输出： 3、查看pytorch版本1）打开pycharm编辑器2）输入：importtorchprint(torch.__version__)3）运行后输出： 4、查看tensorflow版本1）打开pycharm编辑器2）输入：importtensorflowastfprint(tf.__version__)
目录1问题背景2问题探索2.1CUDA固有显存2.2显存激活与失活2.3释放GPU显存3问题总结4告别Bug1问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate916.00MiB(GPU0;6.00GiBtotalcapacity;4.47GiBalreadyallocated;186.44MiBfree;4.47GiBreservedintotalbyPyTorch)本文探究CUDA的内存管理机制，并总结该问题的解决办法2问题探索2.1CUDA固有显存在实验开始前，先清空环境，终端
目录1--动态输入和静态输入2--PytorchAPI3--完整代码演示4--模型可视化5--测试动态导出的Onnx模型1--动态输入和静态输入 当使用Pytorch将网络导出为Onnx模型格式时，可以导出为动态输入和静态输入两种方式。动态输入即模型输入数据的部分维度是动态的，可以由用户在使用模型时自主设定；静态输入即模型输入数据的维度是静态的，不能够改变，当用户使用模型时只能输入指定维度的数据进行推理。 显然，动态输入的通用性比静态输入更强。2--PytorchAPI 在Pytorch中，通过 torch.onnx.export()的 dynamic_axes参数来指定动态
一、配置好的环境：py3.9+pytorch1.8.0+cuda11.1_cudnn8_0+pytorch3d0.6.0+CUB1.11.0你可能觉得pytorch3d0.6.0版本有点低，但是折腾不如先配上用了，以后有需要再说。（后话：py3.9+pytorch1.12.1+cuda11.3_cudnn8_0+pytorch3d0.7.1+CUB1.11.0也OK的）1.1创建新环境condacreate-ntorch3Dtorch180python=3.9condaactivatetorch3Dtorch1801.2找之前的pytorch版本，我这里直接给出我的选择的版本#CUDA11.1
项目场景：显卡：QuadroK5200由于最近给十年前的老机器装pytorch遇到了很多问题最主要的是cuda的算力只能下载一定版本的CUDA驱动一定版本的CUDA又只能下载一定版本的pytorch在低版本的pytorch又必须是一定版本的python 提示：计算机的算力是固定的，由显卡决定。但是CUDA的版本是可以更改的，当CUDA版本过高，即使下载对应CUDA版本的Python与pytorc
opencvgpu版本安装cmake编译opencv4.5.5/opencv4.6.0/opencv4.7.0gpu版本编译方法相同，本文以opencv4.5.5为例1编译环境准备一定确保已经成功安装了cuda工具包，以及VS编译器，清单如下cuda工具包visualstudio编译器cmake构建工具opencv源码opencv-contrib源码1.1cmake构建工具下载https://cmake.org/download/1.2opencv源码下载官网下载地址https://opencv.org/releases/国内源：https://www.raoyunsoft.com/wordp
显示GPU显存占用方法引言一、nvidia-smi二、windows下的任务管理器三、pynvml库四、显存不够用又没钱怎么办引言主要针对显卡：nvidia初衷：想要看某个python程序的GPU显存占用量一、nvidia-smi在linux下使用nvidia-smi可以直接显示GPU使用情况1:但是在windows下有的时候显示N/A(如下图所示)：未解之谜2:Windows下NVIDIA-SMI中为什么看不到GPUMemory二、windows下的任务管理器任务管理器也可以查看程序GPU占用信息,点击详细信息,看专用GPU小知识3:专用GPU内存vs共享GPU内存三、pynvml库比较全4
本文介绍了针对流行的卷积神经网络模型在CPU和不同GPU上进行的基准测试。卷积神经网络是一种深度学习模型，常用于图像识别、自然语言处理等任务。CPU是中央处理器，是计算机的主要处理器。GPU是图形处理器，专门用于图形计算和并行计算，因此在深度学习中也常被用于加速计算。基准测试是一种用于评估计算机性能的测试方法，通常通过运行特定的计算任务来衡量计算机的处理能力。文章目录cnn-benchmarksAlexNetInception-V1VGG-16VGG-19ResNet-18ResNet-34ResNet-50ResNet-101ResNet-152ResNet-200Citationscnn-
