【作业向】根据给定的猫狗分类数据集，对比单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图（相关方法见我）。使用PyTorch实现。本文代码（数据集在同目录下）：我的Github文章目录关于数据集建立Dataset对象模型1：单层卷积+单层池化+全连接定义训练和评估函数模型2：从头训练（MobileNet）模型3：预训练模型+微调（MobileNet）保存模型前向传播可视化测试集评估模型效果关于数据集数据集结构很简单，训练集和测试集分两个目录，分别对应cat和dog两个文件夹。只需要使用torchvision.da
前言：虽然不是第一次装pytorch，但是这次遇到的问题挺多，不过幸好最后都解决了。目录1.下载Anaconda2.换源2.1生成.condarc文件2.2修改该文件内容 3.去确认下载版本，事半功倍。3.1进入清华大学镜像网站3.2进入之后找到anaconda并依次打开cloud/pytorch/win-64 3.3往下拉，找到自己想要下载的组合3.3.1补充说明确定自己电脑的cuda版本 4.在第三步确定好三个的版本后打开Anacondaprompt，之后所有命令都在这里面4.1创建新的虚拟环境，复制粘贴下面命令。 4.2查看是否创建成功4.3激活刚刚创建的pytorch环境5.进入pyt
Part1环境搭建需要下载的软件和包：AnacondaPycharmPythonPyTorchgympygame一、Anaconda下载与安装直接从官网下载：https://www.anaconda.comhttps://www.anaconda.com/点击Download下载即可。下载好后，打开安装包，自己选一个安装路径，默认路径也行，放其他盘也行，我安装在D盘下的Anaconda文件夹下。安装向导一路下一步即可。二、Python和Pycharm下载与安装Python和PyCharm安装过程就不PO了，去官网下载安装即可。附上官网地址：PyCharm:thePythonIDEforProf
文章目录一、命令行运行python程序时二、在python程序中指定GPU三、使用gpustat库可实时监测四、使用python的pynvml库参考文献一、命令行运行python程序时1、首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况。nvidia-smiGPU：编号，这里是0和1Fan：风扇转速，在0到100%之间变动，第一个是29%Name：显卡名，这里两块都是GeForceTemp：显卡温度，第一个是60摄氏度Perf：性能状态，从P0到P12，P0性能最大，P12最小Persistence-M：持续模式的状态开关，该模式耗能大，但是启动新GPU应用时比较快，这里是o
1.概述本文主要是参照B站UP主霹雳吧啦Wz的视频学习笔记，参考的相关资料在文末参照栏给出，包括实现代码和文中用的一些图片。整个工程已经上传个人的githubhttps://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：DeepResidualLearningforImageRecognition2.ResNetResNet（deepresidualnetwork）在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目
被美国商务部将其列入“实体清单”后，国产显卡大厂摩尔线程表现的十分不爽。11月6日消息，摩尔线程创始人兼首席执行官张建中给公司全体员工发出一封信，信中写道：在这个挑战与机遇并存的时间点，我想说的是，中国GPU不存在“至暗时刻”，只有星辰大海。摩尔线程从始至终只有一项事业：打造中国最好的全功能GPU，我们会将这项事业进行到底，任何事情都不会影响我们坚定走下去的决心。按照摩尔的说法，加快自主研发与创新。目前他们的已获授权专利数量暂时实现了国内领先，但是距离公司的目标还需更努力。张建中还表示，要打造高效团队。加强组织管理，聚焦全功能GPU核心技术研发，保持团队高效和敏捷。摩尔线程CEO内部信：本周进
记录StableDiffusionwebUITensorRT插件使用过程的报错：RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cpuandcuda:0!(whencheckingargumentforargumentmat1inmethodwrapper_CUDA_addmm)拷贝下面的代码覆盖extensions\stable-diffusion-webui-tensorrt里的export_onnx.py文件，将模型和相关的张量移动到GPU，即可解决。importosfrommodu
RuntimeError:FlashAttentionisonlysupportedonCUDA11andabove问题描述解决方案问题描述RuntimeError:FlashAttentionisonlysupportedonCUDA11andabove解决方案此错误的原因可能是nvcc的CUDA版本（通过键入“nvcc-V”获得，可能类似问题在这里解决:https://stackoverflow.com/questions/40517083/multiple-cuda-versions-on-machine-nvcc-v-confusion我解决了这个问题通过:首先：vim~/.bashr
代码原文地址：NeRCo问题描述复现CVPR2023中（NeRCo）代码中遇到的问题：torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate26.16GiB(GPU0;14.58GiBtotalcapacity;9.41GiBalreadyallocated;1.32GiBfree;12.25GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.Seedocumen
最近跟导师做的项目是关于BP，LSTN神经网络的，数据集对象是一些Excel表格类型的，我使用pytorch进行训练，读取Excel表格数据的时候统一进行一些处理，所以我想把它封装到函数，以后处理其它数据集，直接调用函数实现，这不就方便了吗。我将以鸢尾花数据集作为例子进行展示：我已经编写了2.0版本，方法更加集成化，建议使用2.0版本：2.0可以看到鸢尾花数据集有四个特征，分别是0，1,2，3，label是鸢尾花种类，共三种，分别以0,1，2表示。首先第一部分是读取Excel数据（需要主要的是标签需要在最后一列，函数默认最后一列为标签，前边的为特征值）：defopen_excel(filena
