欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下torch与torchvision版本的对应关系。邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDqpytorch可以说在深度学习中应该是非常广泛了，在安装pytorch的时候一般就要对应安装torchvision，有的同学可能会问，为什么已经安装了pytorch，还需要安装torchvision呢。答案是torchvision中含有一些充实pytorch能力的模块，比如数据集加载和预处理、图像变换和增广、模型仓库、图像工具函
torch池化操作1池化操作2类型2.1MaxPool2d()2.2MaxUnPool2d()2.3AvgPool2d()2.4FractionalMaxPool2d()2.5LPPool2d()2.6AdaptiveMaxPool2d()2.7AdaptiveAvgPool2d()3总结自我学习记录，他人转载请注明出处1池化操作作用：提取图片重点特征，减小图片尺寸大小，从而减少最后的输出数量，池化有不同类型，以下包含torch中针对图像的所有池化操作讲解。2类型2.1MaxPool2d()参数：torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,paddin
😄无聊整理下torch里的张量的各种乘法相关操作。文章目录0、简单提一下广播法则的定义：1、torch.mm()2、torch.bmm()3、torch.mul()和*4、torch.dot()5、torch.mv()6、@7、torch.matmul()0、简单提一下广播法则的定义：1、让所有输入张量都向其中shape最长的矩阵看齐，shape不足的部分在前面加1补齐。2、两个张量的维度要么在某一个维度一致，若不一致其中一个维度为1也可广播。否则不能广播。【如两个维度：(4,1,4)和(2,1)可以广播，因为他们不相等的维度其中一个为1就可以广播了。】1、torch.mm()-只适合于二维张
print(torch.cuda.is_available())返回false的解决办法1.问题简述今天给新电脑配置pytorch深度学习环境，最后调用python打印print(torch.cuda.is_available())一直出现false的情况（也就是说无法使用GPU），最后上网查找资料得出报错的原因：下载的pytorch是CPU版本，而非GPU版本。2.报错原因按照最开始的方法，在pytorch的官网上根据自己的cuda版本（笔者为cuda11.5）使用对应的指令在condaprompt中在线下载：condainstallpytorchtorchvisiontorchaudioc
Stablediffusion报TorchisnotabletouseGPU;add--skip-torch-cuda-testtoCOMMANDLINE_ARGSvariabletodisablethischeck错误及排查解决背景先说一下我的显卡配置3060Ti,当刚开始报这个错误的时候，发现基本上很多博主说的都是在launch.py或者webui-user.bat加一个参数--precisionfull--no-half--skip-torch-cuda-test,webui-user.bat是在setCOMMANDLINE_ARGS=后面加或者launch.py是在index_url=
简介AXIDMA操作需要先提供一个在内存中驻留的不变空间，用于存储需要进行的DMA操作。形容这“每一次操作”的东西叫做BufferDescriptor，缩写叫BD，这些BD是连接成链表的形式的，因为BD会动态增加，而预先分配存储BD的空间是恒定的，因此BD被连成一个环（BDRing）,其实就是一个循环链表。Scatter/Gather 允许一个数据包（Packet）由多个描述符（BD）来描述。官方文档指出的一个典型应用是在传输网络包时，Header和数据往往是分开存储的，利用SG模式可以较好的处理向多个目标读写的操作，提高应用吞吐量。DBRing中DB成链存放，为了解决环形结构带来的不知道Pa
Tensor的维度转置方法 在搭建神经网络的时候，经常会遇到需要交换维度的时候，比如将HWCN的Tensor维度顺序变换为NCHW顺序，此时需要用到Tensor的转置方法。 一般有以下三种方法：1、numpy.transpose 如果Tensor是由np.Array转换而来，那么可以在变量还是np.Array的时候先进行通道转置，此时可以使用np.transpose方法：>>>importnumpyasnp>>>aa=np.ndarray((1,3,3,4))>>>aa.shape(1,3,3,4)>>>aa.transpose((3,1,0,2)).shape(4,3,1,3)>
device_map以下内容参考HuggingfaceAccelerate文档：超大模型推理方法在HuggingFace中有个重要的关键字是device_map，它可以简单控制模型层部署在哪些硬件上。设置参数device_map="auto"，Accelerate会自动检测在哪个设备放置模型的哪层参数（自动根据你的硬件资源分配模型参数）。其规则如下：首先充分利用GPU上的显存资源如果GPU上资源不够了，那么就将权重存储到内存如果内存还不够用了，将会使用内存映射的技术，将剩余的参数存储到硬盘上设置参数no_split_module_classes=["GPTJBlock"]表示，模型中的GPTJ
echarts+echarts-gl-使用geo3D+map3D+scatter3D做3d地图一、使用插件echarts@5.2.2、echarts-gl@2.0.8、jquery;jquery是使用ajax加载json文件的。二、准备地图json文件因为找了一圈，网上的地图js文件都需要花钱去购买，json文件可以在阿里云数据可视化平台下载，下载链接为：免费地图json文件下载ECharts提供了两种格式的地图数据，一种是可以直接通过script标签引入的js文件，引入后会自动注册地图名字和数据。还有一种是JSON文件，需要通过AJAX异步加载后手动注册。下面是两种类型的使用使用示例：//j
1.已经安装了pipinstalltensorboard出现报错 在使用torch.utils.tensorboard时，出现错误： 出错语句fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter AttributeError:module'distutils'hasnoattribute'version'2.问题原因当前tensorboard的版本和你安装的pytorch版本不匹配，tensorboard版本太 高，pytorch太低。3解决办法， 一般来说具体哪个地方attribute不匹配我们就降低那个部分的版本。 此处解决方法为pipuni
