草庐IT

pytorch简介

全部标签

pytorch下载慢甚至下载失败怎么办?看看我的解决方案

直接按官网命令下载torch文件太慢,有时候还可能下一半直接中断导致下载失败。。我们到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html这个网站里: cu+序号后面表示cuda版本,即GPU版本(cpu+序号表示cpu),如cu117表示cuda11.7;cp+序号表示python版本,如cp310表示python3.10;我们按自己的cuda版本和python版本找到对应的torch和torchversion文件即可,下载贼快。找到对应文件下载好放入需要配置torch的文件夹下:然后是pipinstall+文件名(注意要带whl),如:pip

【Python】Python 网络编程 ( Socket 套接字简介 | Socket 套接字使用步骤 | Socket 套接字服务端与客户端开发 )

文章目录一、Socket套接字简介1、Socket套接字概念2、Socket套接字类型3、Socket套接字使用步骤4、Socket套接字服务端与客户端二、Socket服务端与客户端开发1、服务端2、客户端3、执行结果一、Socket套接字简介1、Socket套接字概念Socket套接字是一种进程之间的通信机制,通过套接字可以在不同的进程之间进行数据交换;在网络编程中,Socket套接字主要用于客户端与服务器之间的通信,大部分网络相关的应用程序,都使用到了Socket套接字技术;2、Socket套接字类型套接字有两种类型:流套接字:提供了一个可靠的、面向连接的通信机制,可以顺序地传输数据。在T

图注意网力络论文详解和PyTorch实现

图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络,它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。消息(嵌入)通过多个GNN层在图中的节点之间传递。每个节点聚合来自其邻居的消息以更新其表示。这个过程跨层重复,允许节点获得编码有关图的更丰富信息的表示。gnn的一主要变体有GraphSAGE[2]、GraphConvolutionNetwork[3]等。图注意力网络(GAT)[1]是一类特殊的gnn,主要的改进是消息传递的方式。他们引入了一种可学习的注意力机制,通过在每个源节点和目标节点之间分配权重,使节点能够在聚合来自本地

LLMs之Baichuan:Baichuan-13B模型的简介(包括Baichuan-7B)、安装、使用方法之详细攻略

LLMs之Baichuan:Baichuan-13B模型的简介(包括Baichuan-7B)、安装、使用方法之详细攻略导读:2023年6月15日,百川智能(搜狗创始人王小川创建)发布了首个大模型成果Baichuan-7B,开源可商用,它在C-Eval、AGIEval和Gaokao中文权威评测榜单上,以显著优势全面超过了ChatGLM-6B等其他大模型,并且在MMLU英文权威评测榜单上,也领先LLaMA-7B很多。要来就来大的,要玩就玩真的,人狠话不多,就在7月11日,百川智能发布包含有预训练(Baichuan-13B-Base)和对齐(Baichuan-13B-Chat)两个版本。分析Baic

GPU性能的简单测试脚本(pytorch版)

importtimeimporttorch#测试gpu计算耗时A=torch.ones(5000,5000).to('cuda')B=torch.ones(5000,5000).to('cuda')startTime2=time.time()foriinrange(100):C=torch.matmul(A,B)endTime2=time.time()print('gpu计算总时长:',round((endTime2-startTime2)*1000,2),'ms')#测试cpu计算耗时A=torch.ones(5000,5000)B=torch.ones(5000,5000)startTim

Pytorch报错TypeError : __init__() takes 1 positional argument but 2 were given 原因及解决方法

问题:Pytorch报错TypeError:__init__()takes1positionalargumentbut2weregiven解决方法:在网上搜了下,都是说自己的模型定义错误,我看了下,发现也没有错误,就很懵!然后看看之前的代码发现我没有实例化!!!贴代码:classCnn(nn.Module):def__init__(self):super(Cnn,self).__init__()self.Conv=nn.Sequential(Conv2dSame(4,64,5),nn.ReLU(),Conv2dSame(64,128,4),nn.ReLU(),Conv2dSame(128,25

LCD—STM32液晶显示(1.显示器简介及LCD显示原理)(6000字详细介绍)

目录显示器简介液晶显示器液晶像素液晶屏缺点LED显示器OLED显示器显示器的基本参数STM32板载液晶控制原理(不带微控制器)液晶控制原理控制信号线(不带液晶控制器)液晶数据传输时序显存总结3.2寸液晶屏介绍(搭载液晶控制器)3.2寸电阻触摸屏实物ILI9341液晶控制器简介3.2寸液晶原理图液晶屏的信号线及8080时序显示器简介        显示器属于计算机的I/O设备,即输入输出设备。它是一种将特定电子信息输出到屏幕上再反射到人眼的显示工具。常见的有CRT显示器、液晶显示器、LED点阵显示器及OLED显示器。液晶显示器        液晶显示器,简称LCD(LiquidCrystalDi

2022最新 pytorch安装方法 GPU版本 python3.9 torch-1.13.0+cu116-cp39 torchvision-0.14.0 亲自安装可用!

2022最新pytorch安装方法GPU版本python3.9torch-1.13.0+cu116-cp39torchvision-0.14.0从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的,我们需要手动安装GPU版本的解决方案查找对应版本下载对应的whl文件使用pip本地安装可能遇到的问题numpy和pandas报错,uninstall后重新install就行最后测试从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的,我们需要手动安装GPU版本的如图,这样是不能安装gpu版本的。解决方案查找对应版本这里针对python3.9版本,在此网站https://github.com/pytorch/

2022最新 pytorch安装方法 GPU版本 python3.9 torch-1.13.0+cu116-cp39 torchvision-0.14.0 亲自安装可用!

2022最新pytorch安装方法GPU版本python3.9torch-1.13.0+cu116-cp39torchvision-0.14.0从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的,我们需要手动安装GPU版本的解决方案查找对应版本下载对应的whl文件使用pip本地安装可能遇到的问题numpy和pandas报错,uninstall后重新install就行最后测试从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的,我们需要手动安装GPU版本的如图,这样是不能安装gpu版本的。解决方案查找对应版本这里针对python3.9版本,在此网站https://github.com/pytorch/

【Pytorch】梯度裁剪——torch.nn.utils.clip_grad_norm_的原理及计算过程

文章目录一、torch.nn.utils.clip_grad_norm_二、计算过程三、确定max_norm众所周知,梯度裁剪是为了防止梯度爆炸。在训练FCOS算法时,因为训练过程出现了损失为NaN的情况,在githubissue有很多都是这种训练过程出现loss为NaN,作者也提出要调整梯度裁剪的超参数,于是理了理梯度裁剪函数torch.nn.utils.clip_grad_norm_的计算过程,方便调参。一、torch.nn.utils.clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters,max_norm,norm_type),