0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八]深度学习Pytorch-图像预处理transforms[九]深度学习Pytorch-transforms图像增强(剪裁、翻转、旋转)[十]深度学习Pytorch-transforms图像操作及自定义
本节将讨论另一种广泛使用的3D数据文件格式，即OBJ文件格式。OBJ文件格式最初由WavefrontTechnologiesInc.开发。与PLY文件格式类似，OBJ格式也有ASCII版本和二进制版本。二进制版本是专有的且未记录文档。本章主要讨论ASCII版本。与之前类似，将通过示例来学习文件格式。第一个示例cube.obj如下所示。可以猜到，OBJ文件定义了一个立方体的网格。第一行mtlib./cube.mtl声明了伴随的材质模板库（MTL）文件。MTL文件描述了表面着色属性，将在下一个代码片段中解释。对于ocube行，起始字母o表示该行定义了一个对象，对象的名称是cube。以#开头的行是注
一、准备工作硬件：JetsonXavierNX开发板（笔者购入为带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线软件：Ubuntuhost主机（可运行Ubuntu的虚拟机/双系统）、NVIDIASDKMANAGER（下载地址：NVIDIASDKManager|NVIDIADeveloper）。在Ubuntu主机里安装sdkmanager，命令如下，版本不同则tab补齐安装。sudoaptinstall./sdkmanager_1.6.0-8170_amd64.deb硬件准备用杜邦线或者跳线帽将XavierNX第三个引脚FC_REC与第二/四引脚GND短接
配置虚拟环境为什么要安装虚拟环境？虚拟环境：把一部分内容独立出来，称之为容器。在容器中，安装我们自己想要的东西，比如不容版本的依赖包。各容器之间相互独立，互不影响。比如下载完Anaconda之后，默认的就是base环境。因为在开发当中，我们需要根据不同的需求，下载不同的框架库，或者不同的版本。有了虚拟环境，我们可以为不同的项目配置不同的运行环境，这样多个项目可以同时运行。查看已经创建的虚拟环境列表如何新建虚拟环境在这里插入代码片condaenvlist加载虚拟环境condaactivatetensorflow但是在pycharm中配置好环境出现的是：Nomodulenamed‘Torch’两种
上一节使用的是官方数据集fashionminist进行训练，这节课使用自己搜集的数据集来进行数据的获取和训练。所需资源教学视频：https://www.bilibili.com/video/BV1by4y1b7hX/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=e482aea0f5ebf492c0b0220fb64f98d3pytorch进阶学习（一）：https://blog.csdn.net/weixin_45662399/article/details/129737499?spm=10
目录写在前面一、牛顿法1.看图理解牛顿法2.公式推导-三角函数3.公式推导-二阶泰勒展开二、BFGS公式推导三、L-BFGS四、算法迭代过程五、代码实现1.torch.optim.LBFGS说明2.使用LBFGS优化模型优化器系列文章列表Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、AdagradPytorch优化器全总结（二）Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、SparseAdamPytorch优化器全总结（三）牛顿法、BFGS、L-BFGS含代码Pytorch优化器全总结（四）常用优化器性能对比含代码写在前面 这篇
PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.VGG16架构3.使用预训练VGG16模型实现猫狗分类小结系列链接0.前言迁移学习(TransferLearning)是一种利用从一项任务中获得的知识来解决另一项类似任务的技术。一个使用数百万张图像训练的模型，训练数据涵盖数千种对象类别，模型的卷积核将能够学习图像中的各种形状、颜色和纹理，通过重用这些卷积核可以学习到新图像的特征，并最终用于执行计算机视觉任务。随着训练数据集中可用图像数量的增加，模型的分类准确率会不断提高，然而，在实际训练模型
🌷🍁博主libin9iOak带您GotoNewWorld.✨🍁🦄个人主页——libin9iOak的博客🎐🐳《面试题大全》文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学！欢迎大家来踩踩~🌺🌊《IDEA开发秘籍》学会IDEA常用操作，工作效率翻倍~💐🪁🍁希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🍁🐥文章目录GPU版本PyTorch（CUDA12.1）清华源快速安装教程：Windows、Mac和Linux系统教程目录Windows系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA12.1）步骤1：检查GPU兼容性步骤2：安装NVIDIA驱动程序步骤3：安装CUDAToolkit步骤4：配置环境变量步骤5：
TorchserveTorchserve是AWS和Facebook推出的pytorch模型服务库，整体架构如下torchserve架构图.png特点提供ManagementAPI和InferenceAPI，用户通过API进行模型管理和模型推理支持多模型，多GPU部署InferenceAPI支持批量推理支持模型版本控制提供日志服务，默认情况下，TorchServe将日志消息打印到stderr和stout适用性torchserve镜像接口地址：http://localhost:8080/predictions/bert传入参数：data字段参数格式：Torchserve传入数据为json格式响应参
解决Pytorch的版本问题1.背景介绍2.解决方案3.相关资料1.背景介绍最近，笔者在跑代码时，出现了如下问题。翻译过来，大意是目前所使用的RTX3090的显卡的算力是8.6，而当前Pytorch所依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、6.1、7.0、7.5。UserWarning:NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_
