整理了一下之前写的深度学习基础知识文章，方便浏览！1.pytorch基础学习系列文章，里面代码和示例《PyTorch深度学习实践》05用PyTorch实现线性回归《PyTorch深度学习实践》06用PyTorch实现Logistic回归《PyTorch深度学习实践》07加载数据集《PyTorch深度学习实践》08加载数据集《PyTorch深度学习实践》09多分类问题《PyTorch深度学习实践》10CNN基础（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_Inception块（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_ResidualBlock块（GPU版本）《Py
GPU崩溃情况 在虚幻4/5的一些项目运行过程中，因为存在处理大量图形的情况，可能会导致GPU崩溃，就像下面这张图。随后基本上就会出现这种虚幻引擎崩溃窗口发生GPU崩溃的原因 Windows系统为防止应用程序因使用过多内存而锁死，实施了保护措施。如果一个应用程序的渲染时间超过几秒，Windows系统就会杀死GPU驱动程序，导致应用程序崩溃。在虚幻引擎中，无法知道渲染进程的耗时，因此无法在应用程序层面避免崩溃。解决方法 在我们开发比较大项目时候，可能经常遇到这种崩溃。编辑Windows注册表项，可以让系统有更多时间运行渲染进程。方法是创建两个新的注册表项
python-OSError：错误没有名为[‘pytorch_model.bin’]自己训练的模型存储好了以后model=MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(“ner/best”)之前还可以跑现在报错错误没有名为[‘pytorch_model.bin’]还原了一下condaenv把四版变成三版了所以如果遇到类似问题要倒过来恢复成功
一、RGBLCD简介二、LTDC介绍2.1、LTDC简介2.2、LTDC控制器框图介绍2.3、LTDC相关寄存器介绍2.4、LTDC相关HAL库驱动介绍三、RGB屏基本驱动步骤四、编程实战1五、DMA2D介绍5.1、DMA2D简介5.2、DMA2D框图介绍5.3、DMA2D相关寄存器介绍六、DMA2D颜色填充的具体步骤七、编程实战2八、总结嵌入式图形系统嵌入式图形系统通常由微处理器、帧缓冲器、显示控制器和显示屏等组成，其工作流程如下：微处理器（Microprocessor）：微处理器负责执行程序，并根据程序输出生成要显示的图像数据。这些图像数据通常以像素为单位，表示图像中每个像素的颜色和位置等
一、Floyd-Warshall算法介绍Floyd-Warshall算法（英语：Floyd-Warshallalgorithm），中文亦称弗洛伊德算法或佛洛依德算法，是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或负权（但不可存在负权回路）的最短路径问题，同时也被用于计算有向图的闭包传递。原理其本质为动态规划，给定有向图图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，其中V(vertices)V(vertices)V(vertices)为顶点数，E(edges)E(edges)E(edges)为边数，并给出初始权重矩阵w[i][j]w[i][j]w[i][j]，表示顶点i→ji\rig
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用—二元分类问题中的logits与标签形状问题🌈个人主页：高斯小哥🔥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈希望得到您的订阅和支持~💡创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）🌵文章目录🌵🧠一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss💡二、logits与标签的形状匹配问题🔧三、解决形状匹配问题的策略🔍四、常见问题与解决方案🤝五、期待与你共同进步🚀结尾💡
文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层MaxPool13.3卷积层Conv23.4激活函数ReLu23.5池化层MaxPool23.6全连接层fc13.7激活函数ReLu33.8全连接层fc23.9激活函数ReLu43.10全连接层fc33.1
我仍然是CUDA的初学者，我一直在尝试编写一个简单的内核来在GPU上执行平行的Prime筛子。最初，我在C中写了代码，但我想调查GPU上的速度，因此我重写了：41.cu#include#include#include#include#defineB1024#defineT256#defineN(B*T)#definecheckCudaErrors(error){\if(error!=cudaSuccess){\printf("CUDAError-%s:%d:'%s'\n",__FILE__,__LINE__,cudaGetErrorString(error));\exit(1);\}\}\__
一：若之前安装过Ubuntu1：卸载原有的分区，使用DiskGenius2：完全删除ubuntu还需要删除引导文件！！！（很重要）详情可以看以下博客中的3删除引导文件：可新教你彻底卸载Ubuntu双系统，去污不残留！-云社区-华为云...https://bbs.huaweicloud.com/blogs/303695二：ubuntu安装1：下载ubuntuhttps://ubuntu.com/download/desktophttps://ubuntu.com/download/desktop个人推荐20.04比较稳定2：制作U盘启动项Rufus-DownloadRufus,freeandsa
作者| YiTay编译|云昭出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）你敢相信吗？一位前谷歌大佬，离职成立公司，不到一年，从头训练出了“GPT3.5”/“GeminiPro”，注意，后者是多模态大模型！ 本文主人公YiTay，是一位市面上非常抢手的高性能大模型的大拿。他曾在谷歌GoogleBrain担任高级研究科学家，专注于大型语言模型和人工智能的研究。在Google任职期间，曾经为业内许多知名的大型语言模型做出了贡献，例如PaLM、UL2、Flan-{PaLM/UL2/T5}、LaMDA/Bard、MUM等。另外，Yi还参与了大型多模态模型如ViT-22B和PaLI-X的研究，负责
