最近在配置手势3d重建的环境，碰到了比较多的问题，在这里记录一下cuda的问题，目前网上没有新版本的安装教学，所以我就搞一下，希望能帮助大家。首先是确定ubuntu20.04有没有对应的显卡，我是直接重装了一遍系统，发现显卡已经有了。检测显卡使用命令：nvidia-smi会出现MonSep2620:38:532022+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI515.65.01DriverVersion:515.65.01CUDAVersion:11.7||-
最近在配置手势3d重建的环境，碰到了比较多的问题，在这里记录一下cuda的问题，目前网上没有新版本的安装教学，所以我就搞一下，希望能帮助大家。首先是确定ubuntu20.04有没有对应的显卡，我是直接重装了一遍系统，发现显卡已经有了。检测显卡使用命令：nvidia-smi会出现MonSep2620:38:532022+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI515.65.01DriverVersion:515.65.01CUDAVersion:11.7||-
在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。最重要的是：这些链接我会提示你只看指定的位置，不是全部，不是全部，不是全部！首先在安装pytorch之前，先要安装CUDA，因为一般我们都是用GPU去跑深度学习程序。cuda安装参考链接：https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839安
在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。最重要的是：这些链接我会提示你只看指定的位置，不是全部，不是全部，不是全部！首先在安装pytorch之前，先要安装CUDA，因为一般我们都是用GPU去跑深度学习程序。cuda安装参考链接：https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839安
目录maml概念数据读取get_file_listget_one_task_data模型训练模型定义源码（觉得有用请点star，这对我很重要~）maml概念首先，我们需要说明的是maml不同于常见的训练方式。以猫狗分类和resnet作为例子，我们将猫狗分类定义为一个task，正常训练一个猫狗分类器，只需要输入猫和狗的图片去训练就好了。所以我们的一个batch中就会有多张猫或者狗的图片，这样训练出来的模型虽说可以预测这张图片是猫还是狗，但要想这个分类器有泛化性，就需要大量猫或狗的图像，而标注大量的数据是要成本的。现在我们假设一个场景，我们没有这么多猫狗分类的数据，但我们有其他task的数据。我们
目录maml概念数据读取get_file_listget_one_task_data模型训练模型定义源码（觉得有用请点star，这对我很重要~）maml概念首先，我们需要说明的是maml不同于常见的训练方式。以猫狗分类和resnet作为例子，我们将猫狗分类定义为一个task，正常训练一个猫狗分类器，只需要输入猫和狗的图片去训练就好了。所以我们的一个batch中就会有多张猫或者狗的图片，这样训练出来的模型虽说可以预测这张图片是猫还是狗，但要想这个分类器有泛化性，就需要大量猫或狗的图像，而标注大量的数据是要成本的。现在我们假设一个场景，我们没有这么多猫狗分类的数据，但我们有其他task的数据。我们
深度学习环境配置入门深度学习，首先要做的事情就是要搭建深度学习的环境。不管你是Windows用户，Mac用户还是Ubuntu用户，只要电脑配置允许，都可以做深度学习，毕竟Windows、Mac和Ubuntu系统都可以进行深度学习环境的搭建。接下来就记录下自己在Windows系统上搭建深度学习环境的过程，方便自己存档也为大家提供一个参考。本次环境配置主要模式是基于Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN进行搭建的。所需工具：Python集成开发环境：AnacondaCUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率，如果电脑显卡不满足
深度学习环境配置入门深度学习，首先要做的事情就是要搭建深度学习的环境。不管你是Windows用户，Mac用户还是Ubuntu用户，只要电脑配置允许，都可以做深度学习，毕竟Windows、Mac和Ubuntu系统都可以进行深度学习环境的搭建。接下来就记录下自己在Windows系统上搭建深度学习环境的过程，方便自己存档也为大家提供一个参考。本次环境配置主要模式是基于Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN进行搭建的。所需工具：Python集成开发环境：AnacondaCUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率，如果电脑显卡不满足
文章目录LSTM时间序列预测数据获取与预处理模型构建训练与测试LSTM时间序列预测对于LSTM神经网络的概念想必大家也是熟练掌握了，所以本文章不涉及对LSTM概念的解读，仅解释如何使用pytorch使用LSTM进行时间序列预测，复原使用代码实现的全流程。数据获取与预处理首先预览一下本次实验使用的数据集，该数据集共有三个特征，将最后一列的压气机出口温度作为标签预测（该数据集是我在git上收集到的）定义一个xls文件读取的函数，其中data.iloc()函数是将dataframe中的数据进行切片，返回数据和标签#文件读取defget_Data(data_path):data=pd.read_exc
文章目录LSTM时间序列预测数据获取与预处理模型构建训练与测试LSTM时间序列预测对于LSTM神经网络的概念想必大家也是熟练掌握了，所以本文章不涉及对LSTM概念的解读，仅解释如何使用pytorch使用LSTM进行时间序列预测，复原使用代码实现的全流程。数据获取与预处理首先预览一下本次实验使用的数据集，该数据集共有三个特征，将最后一列的压气机出口温度作为标签预测（该数据集是我在git上收集到的）定义一个xls文件读取的函数，其中data.iloc()函数是将dataframe中的数据进行切片，返回数据和标签#文件读取defget_Data(data_path):data=pd.read_exc
