全网最详细搭建Win10+WSL2+Ubuntu-22.04LTS+CUDA+Xfce4+noVNC个人工作站本文主要解决的问题点：win10下使用Ubuntu系统解决WSL默认不支持systemD的BUG物理机显卡可在Ubuntu系统直通使用Ubuntu系统界面图形可视化图形界面汉化Ubuntu系统下使用拼音输入法不需要物理机安装任何软件即可通过web直接访问Ubuntu配置Firefox和Pycharm解决WSL下的noVNC剪贴板不能与WIN共享的BUG讲解Xfce4桌面使用的tricks美化Windows终端整理不易，希望大家点赞关注+收藏👍👍下面是我搭建过程中的一些经验，希望能够帮助
0.前期准备下载安装好pycharm与anaconda/miniconda，个人推荐minidonda，轻量且够用。ps：记住miniconda的安装路径！进入PyTorch官网，下拉页面，根据自己的计算机版本获得对应的pytorch下载链接注意：选择windows，conda，python。平台因为我是核显，所以选择CPU，如果你是英伟达的独显，那么参考这篇回答进行选择。选择完毕后会出现command。记住这个网页先别关，Command后面要用！1.windows环境安装pytorch（cmd命令行演示）1.1创建虚拟环境conda安装好后，在windows搜索"conda"，第一个就是：（
ubuntu安装cuda初环境与设备在官网找安装方式本篇文章将介绍ubuntu安装CUDAToolkitCUDAToolkit是由NVIDIA（英伟达）公司开发的一个软件工具包，用于支持并优化GPU（图形处理器）上的并行计算和高性能计算。它提供了一组库、编译器、开发工具和API（应用程序编程接口），使开发者能够在NVIDIAGPU上编写和执行并行计算任务，从而加速各种应用程序的运行速度。主要功能和组件包括：CUDA编程模型：CUDAToolkit提供了一种并行计算模型，允许开发者使用类似于C语言的语法来编写GPU上的代码。开发者可以使用CUDAC/C++编写核心计算代码，称为GPU内核函数（K
导读本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面，Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas，都是构建了整个框架中最为底层的数据结构；另一方面，Tensor又与普通的数据结构不同，具有一个极为关键的特性——自动求导。今天，本文就来介绍Tensor这一数据结构。作为Tensor的入门介绍篇，本文主要探讨三大"哲学"问题：何为Tensor？Tensor如何创建？Tensor有哪些特性？01何为Tensor什么是Tensor？Tensor英文原义是张量，在PyTorch官网中对其有
文章目录环境配置Anaconda-Python3.9——开源的Python发行版本Anaconda的安装Conda——包含在Anaconda中CUDA和CUDNN——GPU复杂计算架构和DNN加速库对CUDN和CUDNN的理解CUDA的安装CUDNN的安装Pytorch深度学习框架（模型库/积木）虚拟环境的创建与激活对Pytorch的理解Pytorch安装常用库的安装pip和condaconda安装方式pip安装方式Pycharm——PythonIDEIDE和代码编辑器的理解专业版Pycharm安装教程Pycharm项目使用Pytorch虚拟环境中的Python解释器感受分享环境配置Anaco
buzz基于whisper的客户端，可以优先尝试，支持Mac,Windows和Linuxhttps://github.com/chidiwilliams/buzzhttps://github.com/chidiwilliams/buzz whisper是OpenAI发布的一个的神经网络，主要用于语音识别，一时兴起就想玩一玩，下面是它的github链接（安装时需要全局代理才比较快）GitHub-openai/whisper:RobustSpeechRecognitionviaLarge-ScaleWeakSupervisionRobustSpeechRecognitionviaLarge-Sca
对于深度学习网络，在我们指定数据集类别的情况下，Grad-CAM能够绘制出相应的热力图，让我们能够非常直观的看出网络关注的主要区域与特征是什么。本文主要记录在绘制热力图过程中，自己碰到的一些实际问题，希望能对小伙伴们有所帮助。以下是本文的参考视频和代码链接，我主要看的是B站霹雳吧啦老师的视频和代码（感谢我导）视频链接：使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1e3411j7x7/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.0&vd_source=e43
一、服务器购买本人本地是个win10的PC安装了显示GPU算力不够，升级配置也需要钱云服务商的选择上，很普通，大家随意选择腾讯云/阿里云/移动云/华为云…都可以。我是之前用的腾讯云，在腾讯云上抢的GPU云服务器（https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=35793&cps_key=b77af5ec25020b228a8230a2271e36b8），每天10点开始（准点去基本能抢到），45元/15天，够用了。配置如下所选服务器配置注意，预装镜像要选择“UbuntuServer18.04.1”，之后系统会默认自动安装GPU驱动。如果当时
如下图，我用的python是3.8版本，想要下载pytorch的cuda=11.7版本的GPU环境，但是输入以下命令之后总是显示下载cpu版本的安装包。 解决办法：先把cpu版本的工具包下载下来，然后通过本地安装用GPU版本替换cpu版本。在Proceed([y]/n)?后面输入y敲击回车下载安装cpu版本。 done说明下载完成，然后进入python环境，输入以下命令，如果不报错说明cpu版本安装成功。importtorch输入exit()，退回到原来的环境。在清华源https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/，找到以下
目录一、前言二、数据集三、网络结构四、代码 （一）net （二）train （三）test 五、结果 （一）loss （二）训练可视化 （三）测试结果 六、完整代码一、前言 pix2pix对训练样本要求较高，需要成对的数据集，而这种样本的获取往往需要耗费很大精力。CycleGAN恰巧解决了该问题，实现两个domain之间的转换，即只需要准备两种风格的数据集，让GAN去学习将domainX中的图片转换成domainY的风格(不改变domainX原图中物体，仅仅实现风格转换)。 一种直观的思路是直接让G去学习domainX到domainY以及domainY到do
