Conda设置代理在使用Conda时，如果您需要通过代理访问网络资源，可以按照以下步骤配置代理：打开终端并运行以下命令以设置HTTP代理：condaconfig--setproxy_servers.httphttp://:请将“”和“”替换为您的代理服务器和端口号。例如，如果您使用的代理服务器是“proxy.example.com”，端口号是“8080”，则命令应为：condaconfig--setproxy_servers.httphttp://proxy.example.com:8080运行以下命令以设置HTTPS代理：condaconfig--setproxy_servers.https
Python安装torch，transformers库前言安装torch库安装transformers库前言最近由于竞赛需要安装Python中机器学习torch已经transformers库函数，但是找了很多帖子，并没有找到一种满意的解决方案。在这里分享一下最终的解决方法。安装两个库函数的网址Python环境：3.8windows系统：win10系统注意：安装这两个库之前，需要首先安装numpy库安装torch库通过cmd命令安装pipinstalltorch==1.4.0torchvision==0.5.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_st
如何正确安装GPU版本的torch本人属于刚入学的小白，因为任务需要，所以得从零开始安装深度学习环境。对于从未接触过深度学习的人来讲，光配置环境就花费了我好久好久的时间，中间心态炸裂好几次，索性还是安装成功了。现在就从0开始复盘一下我的安装过程。不喜勿喷，出门右转不送。爷又不靠这个赚钱，不惯着。爷的地盘爷说了算。要是文中有问题的话，可以给我说，这个我还是一定秉持谦虚的态度学习的，毕竟技术太菜。文中有引用了别人的介绍，我标注连接了。我也不会弄版权声明什么的，我写的目的还是希望以后自己可以不用再去东找西找了，怪麻烦的。要是侵权了说一下我改。个人配置1.GPU:RTX30602.cuda最高可支持1
废旧笔记本打造黑群晖NAS，docker，软路由，实现我心目中的allinone，包含fxn1，玩客云老母鸡玩法一.旧笔记本玩法1.安装黑群晖2.安装docker3.修改docker源，让docker下载起飞4.安装homeassistant5.安装软路由openwrt二.玩客云玩法1.玩客云简介2.刷openwrt做旁路由3.刷装docker实现小allinone3.1在此环境下安装homeassistant3.2在此环境下安装heimdall导航3.3在此环境下安装青龙宝塔面板3.4在此环境下安装Portainer3.5在此环境下安装Openwrt3.6在此环境下安装甜糖三.fxN1玩法1
问题描述：深度学习的核心就是卷积，而卷积的核心那就是张量。那么如何理解张量（tensor）就成了深度学习路途中不可缺少的一步，讲真的，刚学习深度学习那会儿张量实在是困惑了自己很长一段时间，而这篇文章根据自己学习深度学习的历程给出了一个清晰通俗的解释，相比于官方教材给出了更容易让初学者更能理解的逻辑举例。如果你的张量理解程度还停留在只能想象出三维的张量维度的话，相信这篇文章一定能让你彻底理解各种维度的张量！理解第一步：对张量最初级的理解可以举例为python中的列表，这里的list就可以理解为一维张量：list=[1,2,3,4,5]我们也可以通过常见的张量生成函数torch.rand（）来生成
问题描述：深度学习的核心就是卷积，而卷积的核心那就是张量。那么如何理解张量（tensor）就成了深度学习路途中不可缺少的一步，讲真的，刚学习深度学习那会儿张量实在是困惑了自己很长一段时间，而这篇文章根据自己学习深度学习的历程给出了一个清晰通俗的解释，相比于官方教材给出了更容易让初学者更能理解的逻辑举例。如果你的张量理解程度还停留在只能想象出三维的张量维度的话，相信这篇文章一定能让你彻底理解各种维度的张量！理解第一步：对张量最初级的理解可以举例为python中的列表，这里的list就可以理解为一维张量：list=[1,2,3,4,5]我们也可以通过常见的张量生成函数torch.rand（）来生成
1、初期检查 前期环境准备：anaconda、pycharm版本不作具体要求 windows10打开命令行1.1检查conda是否安装好 1.2检查pycharm是否安装好，直接看自己是否安装过就好Windows用户:win+R->输入cmd 然后点击“运行”->输入nvidia-smi 检查是否有显卡信息1.2CUDA版本 如果你打不开nvidia-smi或者cuda查看不了,那么请官网安装下驱动和应该有的工具包.NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/安装c
**1.第一个例子**torch.flatten(x)等于torch.flatten(x,0)，默认将张量拉成一维的向量，也就是说从第一维开始平坦化，也就是开始整合。torch.flatten(x,1)代表从第二维开始平坦化。torch.flatten(x,0,1)代表在第一维和第二维之间平坦化。代码示例：这里的tensor有batch，就按照有的来，直接从0开始数tensor的第几维，batch就是第0维。**2.第二个例子**具体解释torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)input:一个tensor，即要被“推平”的tensor。start_
**1.第一个例子**torch.flatten(x)等于torch.flatten(x,0)，默认将张量拉成一维的向量，也就是说从第一维开始平坦化，也就是开始整合。torch.flatten(x,1)代表从第二维开始平坦化。torch.flatten(x,0,1)代表在第一维和第二维之间平坦化。代码示例：这里的tensor有batch，就按照有的来，直接从0开始数tensor的第几维，batch就是第0维。**2.第二个例子**具体解释torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)input:一个tensor，即要被“推平”的tensor。start_
解释说明：目前很多主流的网络模型主要包含backbone+其他结构(分类，回归)，那么如何在训练自己的网络模型时使用别人已经训练好的网络模型权重呢？？本文以Resnet50为例，构建一个基于resnet50的网络模型预训练过程。1.Torchvision中封装的主流网络模型torchvision中封装了Resnet系列、vgg系列、inception系列等网络模型，切内部给出了每个网络模型预训练权重的url路径如下图所示，为torchvison官方封装的Resnet系列网络2.如何使用预训练权重解释说明：根据自己的理解，使用预训练权重过程主要包含以下几个步骤创建自己的网络模型：前文说道，网络模
