最近几天我一直常用的Kubuntu（KDEyes！）更新至22.04后居然出现无法更改软件源的bug，去Kubuntu论坛一看有同样问题的人还不在少数，但却没有好的解决办法，故而只有备份数据装回Ubuntu。由于学习需要，我需要再装一遍Pytorch。Pytorch在linux上安装推荐使用conda，使用conda安装会打包cudatoolkit等一系列必要的软件包，不过有一点值得注意，一定要换源，清华上交的都可以，而且要删除config文件里的--default，不然还是会使用默认源，我个人的计算机会在进度50多的时候显示网络问题终止安装。不过安装完成后仍有问题，第一是：nvcc-V显示没
文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。torch.TensorTensor数据类型Tensor的属性view和reshape的区别Tensor与ndarray创建Tensor传入维度的方法参考资料torch.Tensortorch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于numpy的array。可以使用使用torch.tensor()方法将python的list或序列数据转换成Tensor数据，生成的是dtype默认是torch.FloatTensor。注意torch.tensor()总是拷贝data。如果你有一个tensord
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文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。一，张量的基本操作二，维度变换2.1，squeezevsunsqueeze维度增减2.2，transposevspermute维度交换三，索引切片3.1，规则索引切片方式3.2，gather和torch.index_select算子四，合并分割4.1，torch.cat和torch.stack4.2，torch.split和torch.chunk五，卷积相关算子5.1，上采样方法总结5.2，F.interpolate采样函数5.3，nn.ConvTranspose2d反卷积参考资料授人以鱼不如授人以渔，原汁
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首先说明本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu查看自己安装的CUDAnvcc-V这里我提供一个安装tensorflow时所用的CUDA对应表 安装cuDNN时版本一定要对应正确 安装完CUDA时要改一下环境变量 只用添加这个就好，其他三个CUDA会自动为你添加 我的是cuda-11.2但是官网没有配套的，直接就挑自己喜欢的下就行StartLocally|PyTorch 这里强调：千万不要相信在其他网站上的下载命令。有可能你下载的就是
首先说明本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu查看自己安装的CUDAnvcc-V这里我提供一个安装tensorflow时所用的CUDA对应表 安装cuDNN时版本一定要对应正确 安装完CUDA时要改一下环境变量 只用添加这个就好，其他三个CUDA会自动为你添加 我的是cuda-11.2但是官网没有配套的，直接就挑自己喜欢的下就行StartLocally|PyTorch 这里强调：千万不要相信在其他网站上的下载命令。有可能你下载的就是
检测CUDA、cuDNN、Pytorch是否可用大家看完代码不妨看一下后文的详解哦~默子在原有基础上增加了很多新的内容。解释的更加详细，更加具体，更加新颖！废话不多说，我们直接开始。复制下列代码到IDE中运行importtorchprint('CUDA版本:',torch.version.cuda)print('Pytorch版本:',torch.__version__)print('显卡是否可用:','可用'if(torch.cuda.is_available())else'不可用')print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())print('是否支持BF1
检测CUDA、cuDNN、Pytorch是否可用大家看完代码不妨看一下后文的详解哦~默子在原有基础上增加了很多新的内容。解释的更加详细，更加具体，更加新颖！废话不多说，我们直接开始。复制下列代码到IDE中运行importtorchprint('CUDA版本:',torch.version.cuda)print('Pytorch版本:',torch.__version__)print('显卡是否可用:','可用'if(torch.cuda.is_available())else'不可用')print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())print('是否支持BF1
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。Whisper是一个开源的语音识别库，它是由FacebookAIResearch(FAIR)开发的，支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络（bi-directionalRNNs）来识别语音并将其转换为文本。Whisper支持自定义模型，可以用于实现在线语音识别，并且具有高级的语音识别功能，支持语音识别中的语音活动检测和语音识别中的语音转文本。它是使用PyTor
