（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件）本文基本逻辑是：一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDAtoolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载最后检查—————————————————————————
人工智能之配置环境教程二：在Anaconda中创建虚拟环境安装GPU版本的Pytorch及torchvision并在VsCode中使用虚拟环境作者介绍一.查看自己电脑的CUDA版本1.1方式一1.2方式二二.下载安装CUDA三.查看环境变量四.创建虚拟环境4.1使用指令创建虚拟环境4.2查看Anconda中是否出现创建好的虚拟环境4.3虚拟环境相关指令五.安装GPU版本的Pytorch和torchvision5.1在线安装5.2离线安装5.2.1下载安装torch5.2.2下载安装torchvision5.3验证是否成功安装六.在VsCode中使用虚拟环境6.1安装Python插件6.2添加虚
本期目录加载预训练模型(有重大更新)1.新老版本写法对比2.新写法的好处加载预训练模型(有重大更新)相信最近(2022年7月)安装或者更新了PyTorch和torchvision的同志们可能跑代码时遇到了下面的报错之一：UserWarning:Theparameter‘pretrained’isdeprecatedsince0.13andwillberemovedin0.15,pleaseuse‘weights’instead.UserWarning:ArgumentsotherthanaweightenumorNonefor‘weights’aredeprecatedsince0.13and
本期目录加载预训练模型(有重大更新)1.新老版本写法对比2.新写法的好处加载预训练模型(有重大更新)相信最近(2022年7月)安装或者更新了PyTorch和torchvision的同志们可能跑代码时遇到了下面的报错之一：UserWarning:Theparameter‘pretrained’isdeprecatedsince0.13andwillberemovedin0.15,pleaseuse‘weights’instead.UserWarning:ArgumentsotherthanaweightenumorNonefor‘weights’aredeprecatedsince0.13and
译者|王瑞平51CTO读者成长计划社群招募，咨询小助手（微信号：TTalkxiaozhuli）计算机视觉是一个显著增长的领域，有许多实际应用，从自动驾驶汽车到面部识别系统。该领域的主要挑战之一是获得高质量的数据集来训练机器学习模型。Torchvision作为Pytorch的图形库，一直服务于PyTorch深度学习框架，主要用于构建计算机视觉模型。为了解决这一挑战，Torchvision提供了访问预先构建的数据集、模型和专门为计算机视觉任务设计的转换。此外，Torchvision还支持CPU和GPU的加速，使其成为开发计算机视觉应用程序的灵活且强大的工具。一、什么是“Torchvision数据集
译者|王瑞平51CTO读者成长计划社群招募，咨询小助手（微信号：TTalkxiaozhuli）计算机视觉是一个显著增长的领域，有许多实际应用，从自动驾驶汽车到面部识别系统。该领域的主要挑战之一是获得高质量的数据集来训练机器学习模型。Torchvision作为Pytorch的图形库，一直服务于PyTorch深度学习框架，主要用于构建计算机视觉模型。为了解决这一挑战，Torchvision提供了访问预先构建的数据集、模型和专门为计算机视觉任务设计的转换。此外，Torchvision还支持CPU和GPU的加速，使其成为开发计算机视觉应用程序的灵活且强大的工具。一、什么是“Torchvision数据集
如果是你自己构建的模型，那么可以再forward函数中，返回特定层的输出特征图。下面是介绍针对预训练模型，获取指定层的输出的方法。如果你只想得到模型最后全连接层之前的输出，那么只需要将最后一个全连接层去掉：importtorchvisionimporttorchnet=torchvision.models.resnet18(pretrained=False)print("model",net)net.fc=nn.Sequential([])当然，对于vgg19网络，如果你想获得vgg19，classifier子模块中第一个全连接层的输出，则可以只更改其classifier子模块。importt
如果是你自己构建的模型，那么可以再forward函数中，返回特定层的输出特征图。下面是介绍针对预训练模型，获取指定层的输出的方法。如果你只想得到模型最后全连接层之前的输出，那么只需要将最后一个全连接层去掉：importtorchvisionimporttorchnet=torchvision.models.resnet18(pretrained=False)print("model",net)net.fc=nn.Sequential([])当然，对于vgg19网络，如果你想获得vgg19，classifier子模块中第一个全连接层的输出，则可以只更改其classifier子模块。importt
（一）微调/迁移学习数据标注是一个很贵的事情，我们希望在经过大量的数据训练以后。我们的模型具备了一定的学习能力，在以后只需要给一点点的提示就能够学会一个新的事物。就是迁移学习的概念，名字不一样而已。（1）网络架构一个神经网络可以分为两块特征收取将原始像素变为能够线性分割的特征线性分类器来做分类那么微调是怎么做的呢？有一个神经网络net，它的训练来自于A数据集，而我的项目是B数据集。我希望能够net经过微小的调整之后，也能够用在B数据集上。也就是特征提取的那一部分仍起作用，只是说分类层需要重新训练。训练：是一个目标数据集上的正常任务，但是用更强的正则化：使用更小的学习率使用更少的数据迭代如果源数
（一）微调/迁移学习数据标注是一个很贵的事情，我们希望在经过大量的数据训练以后。我们的模型具备了一定的学习能力，在以后只需要给一点点的提示就能够学会一个新的事物。就是迁移学习的概念，名字不一样而已。（1）网络架构一个神经网络可以分为两块特征收取将原始像素变为能够线性分割的特征线性分类器来做分类那么微调是怎么做的呢？有一个神经网络net，它的训练来自于A数据集，而我的项目是B数据集。我希望能够net经过微小的调整之后，也能够用在B数据集上。也就是特征提取的那一部分仍起作用，只是说分类层需要重新训练。训练：是一个目标数据集上的正常任务，但是用更强的正则化：使用更小的学习率使用更少的数据迭代如果源数
