cuda11.6配置torch环境（运行yolov5项目）从配置环境到运行项目安装Anaconda的安装cuda（敲重点）下载torch（再次敲重点）从配置环境到运行项目首先推荐一个b站的一个up视频，yolov5目标检测，这里up用的是cuda10.2，我用的是11.6，主要选择什么，大家都是依据自己的显卡（我这里是gtx3060）。安装Anaconda的安装1.下载地址：Anaconda官网具体安装教程这里不叙述了，可以看安装Anaconda教程cuda（敲重点）右键英伟达图标，打开英伟达控制面板，点击帮助-点击系统信息-点击组件找到cuda对应版本，比如我这里是11.6，所以去官网下载对
cuda11.6配置torch环境（运行yolov5项目）从配置环境到运行项目安装Anaconda的安装cuda（敲重点）下载torch（再次敲重点）从配置环境到运行项目首先推荐一个b站的一个up视频，yolov5目标检测，这里up用的是cuda10.2，我用的是11.6，主要选择什么，大家都是依据自己的显卡（我这里是gtx3060）。安装Anaconda的安装1.下载地址：Anaconda官网具体安装教程这里不叙述了，可以看安装Anaconda教程cuda（敲重点）右键英伟达图标，打开英伟达控制面板，点击帮助-点击系统信息-点击组件找到cuda对应版本，比如我这里是11.6，所以去官网下载对
报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令print("是否可用：",torch.cuda.is_available())#查看GPU是否可用print("GPU数量：",torch.cuda.device_count())#查看GPU数量print("torch方法查看CUDA版本：",torch.version.cuda)#torch方法查看CUDA版本print("GPU索引号：",torch.cuda.current_device())#查看GPU索引号print("GPU名称：",torch.cuda.get_device_name(1))#根据索引号得到GPU名称输出、报
报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令print("是否可用：",torch.cuda.is_available())#查看GPU是否可用print("GPU数量：",torch.cuda.device_count())#查看GPU数量print("torch方法查看CUDA版本：",torch.version.cuda)#torch方法查看CUDA版本print("GPU索引号：",torch.cuda.current_device())#查看GPU索引号print("GPU名称：",torch.cuda.get_device_name(1))#根据索引号得到GPU名称输出、报
训练细节这篇内容主要是介绍关于instructGPT在训练的过程中代码细节。InstructGPT一共有三个训练阶段，分别是有监督的微调，reward模型的训练，以及PPO的训练。对于这三个阶段理论上有了之后，更加重要的是如何用代码来实现这些理论的细节。笔者认为，了解理论还不够，必须要真正的将理论用代码的方式实现出来，才是能真正的心安。在以下的介绍中，会分别从数据的准备，模型的准备，和损失的计算三方面做各个阶段的代码介绍。注意，以下只是介绍核心的部分，从而了解核心后，读者可以自己应用到自己的框架中。核心部分指的是对某一个小batch(1个或者多个样本)，演示如何准备必要的模型输入，模型的训练以
训练细节这篇内容主要是介绍关于instructGPT在训练的过程中代码细节。InstructGPT一共有三个训练阶段，分别是有监督的微调，reward模型的训练，以及PPO的训练。对于这三个阶段理论上有了之后，更加重要的是如何用代码来实现这些理论的细节。笔者认为，了解理论还不够，必须要真正的将理论用代码的方式实现出来，才是能真正的心安。在以下的介绍中，会分别从数据的准备，模型的准备，和损失的计算三方面做各个阶段的代码介绍。注意，以下只是介绍核心的部分，从而了解核心后，读者可以自己应用到自己的框架中。核心部分指的是对某一个小batch(1个或者多个样本)，演示如何准备必要的模型输入，模型的训练以
RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.FordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1./pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:93: operator():block:[0,0,0],thread:[70,0,0] Asser
RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.FordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1./pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:93: operator():block:[0,0,0],thread:[70,0,0] Asser
目录一、开发背景二、网络结构三、模型特点四、代码实现1.model.py2.train.py3.predict.py4.spilit_data.py五、参考内容一、开发背景残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的，斩获2015年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了“直连边/短连接（Shortcutconnection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。神经网络的“深度”首次突破了100层、最大的神经网络甚至超过了1000层。二、网络
目录一、开发背景二、网络结构三、模型特点四、代码实现1.model.py2.train.py3.predict.py4.spilit_data.py五、参考内容一、开发背景残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的，斩获2015年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了“直连边/短连接（Shortcutconnection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。神经网络的“深度”首次突破了100层、最大的神经网络甚至超过了1000层。二、网络
