文章目录(一)安装cuda11.81）先确定cuda版本2)安装cuda11.8,因为torch2.0目前只支持cuda11.7和cuda11.83)安装cudnn4)验证(二)安装pytorch2.0(一)安装cuda11.81）先确定cuda版本nvcc-V为了不污染现有开发环境，创建新的conda环境，这里我选择Python3.11版本2)安装cuda11.8,因为torch2.0目前只支持cuda11.7和cuda11.8cuda下载链接：cuda去archve下找到11.8的版本直接安装，首先提取在temp目录安装好cuda后，会提示重启。重启完成后，安装成功。cuda安装好之后，会

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·深入浅出TensorFlow2函数——tf.range·深入浅出Pytorch函数——torch.arange·深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.arange语法torch.arange(start=0,end,step=1,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)当dtype表示浮点类型时，为了避免浮点计算误差，建议给end加上一个极小值epsilon，使边界可以更加明确。返回值返回以步长step均匀分隔给

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torch.tensor*torch.tensor当操作符是最最最自然的*.时，执行的时element-wise乘法，操作数会broadcast。更多细节请见Tensorunsqueeze以broadcasttorch.mm（就是执行矩阵乘法，1维不能作参数）就是执行矩阵乘法。torch.mm(input,mat2,*,out=None)→TensorPerformsamatrixmultiplicationofthematricesinputandmat2.Ifinputisa(n×\times×m)tensor,mat2isa(m×\times×p)tensor,outwillbea(n×

OpenNeuralNetworkExchange(ONNX，开放神经网络交换)格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移Torch所定义的模型为动态图，其前向传播是由类方法定义和实现的但是Python代码的效率是比较底下的，试想把动态图转化为静态图，模型的推理速度应当有所提升Torch框架中，torch.onnx.export可以将父类为nn.Module的模型导出到onnx文件中，最重要的有三个参数：model：父类为nn.Module的模型args：传入model的forward方法的变量列表，类型应为tuplef：onnx文件名称的字符串importtorc

一、测试FX3UPLC通讯报文FX3U扩展网口ENT-ADPMC协议1E帧可以直接读取寄存器的地址，间接控制PLC执行1、读取寄存器D100的地址01FF0A00640000002044010001FF0A00000000002044140001FF000A000000001400返回数据81000034报文解析：01副部头FFPLC编号0A时钟0064首地址00请求地址000020设备标识号寄存器44类型（D）01读取长度00FX3U系列通讯测试2、写入PLC数据：03FF0A0064000000204401009030回复：8300报文解析：03副部头FFPLC编号0A时钟00640000

华硕飞行堡垒FX53VD键盘全部失灵【除电源键】前言一、故障排查二、发现问题三、使用方法总结前言版本型号：型号ASUSFX53VD（华硕-飞行堡垒）板号：GL553VD故障情况描述：键盘无法使用，键盘除开机键外全部失灵，关机后，如果没断电，键盘常亮打开机器，故障复现，果然是完全失效，无非就是键盘，EC，电路问题一、故障排查故障排查思路：1，拆机，放电，拔掉一切，裸板，外接键盘，BIOS恢复出厂值，故障一样。2，换键盘，故障一样。3，打开点位，查电路，这时发现键盘旁边有个芯片，IT8176，查看淘宝，发现是个键盘控制软件，和苹果笔记本设计一样二、发现问题是由于IT8176程序导致引起的，并不是键

torch.svd(input,some=True,compute_uv=True,*,out=None)->(Tensor,Tensor,Tensor)计算一个矩阵或一批矩阵input的奇异值分解。奇异值分解表示为namedtuple（U,S,V），使得input=UDIAG（S）Vᴴ，其中Vᴴ是的转置V为实数值的输入，或共轭转置V为复值输入。如果input是一批张量，则U、S和V也使用与input相同的批维度进行批处理。如果some为True（默认），则该方法返回简化的奇异值分解，即，如果input的最后两个维度是m和n，则返回的U和V矩阵将仅包含min(n,m)正交列。如果compute

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