一、安装pip和vimsudoapt-get-yinstallpython3-pipvimgit二、配置pip源mkdir~/.pip&&vim~/.pip/pip.confpip.conf[global]index-url=https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple[install]trusted-host=mirrors.cloud.tencent.com三、安装显卡驱动和pytorch #rocm5.4.2需要Ubuntu内核5.15+$cd~&&uname-srmvUbuntu22.04+rocm5.4.2$wgethttps://rep

为新买的电脑配置深度学习环境，记录几个踩坑点我的电脑信息：4070显卡，最高支持CUDA12.0，已安装pycharm,anaconda并且已经创建环境python=3.10在安装CUDA之前需要先确定pytorch支持的CUDA，截止到2023.3.3号pytorch最高版本先行版支持11.8（稳定版是11.7，但搜索资料得知pytorch是从11.8版本才开始支持40系显卡）；所以要安装的CUDA版本为11.8，并在英伟达官网下载安装对应cudnn版本为8.8。CUDA与cudnn的安装过程参考大佬链接：CUDA与cudnn安装安装完成之后开始下载pytorch-GPU：到pytorch官

PyTorch学习笔记：F.normalize——数组归一化运算torch.nn.functional.normalize(input,p=2.0,dim=1,eps=1e-12,out=None)功能：利用LpL_pLp​范数对输入的数组沿特定的维度进行归一化  对于尺寸为(n0,…,ndim,…,nk)(n_0,\dots,n_{dim},\dots,n_k)(n0​,…,ndim​,…,nk​)的输入数组input，每个ndimn_{dim}ndim​上的元素向量vvv沿着维度dim进行转换，转换公式为：v=vmax⁡(∣∣v∣∣p,ϵ)v=\frac{v}{\max(||v||_p,\

训练模型一般都是先处理数据的输入问题和预处理问题。Pytorch提供了几个有用的工具：torch.utils.data.Dataset类和torch.utils.data.DataLoader类。流程是先把原始数据转变成torch.utils.data.Dataset类，随后再把得到torch.utils.data.Dataset类当作一个参数传递给torch.utils.data.DataLoader类，得到一个数据加载器，这个数据加载器每次可以返回一个Batch的数据供模型训练使用。这一过程通常可以让我们把一张生图通过标准化、resize等操作转变成我们需要的[B,C,H,W]形状的Ten

文章目录1.前言2.图像格式（RGB，HSV，Lab）2.1RGB2.2hsv2.3Lab3.生成对抗网络（GAN）3.1生成网络（Unet）3.2判别网络（resnet18）4.数据集5.模型训练与预测流程图5.1训练流程图5.2预测流程图6.模型预测效果7.GUI界面制作8.代码下载1.前言最近做了一个图像着色的项目，基于pytorch和opencv使用生成对抗网络对灰度图像自动上色，然后可以对上色后的图片手动调节亮度对比度等信息，最后可以保存上色后的图像，闲话少说，先看一下效果，文章最后附有全部代码及数据集下载链接。灰度图自动上色b站视频地址：b站视频地址2.图像格式（RGB，HSV，L

?项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）文章目录前言一、基于PyTorch搭建LSTM+注意力机制(Attention)模型实现风速时间序列预测二、配置类三、时序数据集的制作四、数据归一化五、数据集加载器六、搭建LSTM+注意力机制(Attention)模型七、定义模型、损失函数、优化器八、模型训练九、可视化结果完整源码前言?最近很多订阅了?《深度学习100例》?的用户私信咨询基于深度学习实现时间序列的相关问题

笔者在很久之前就装过Pytorch，但当时装的是CPU版本，今天尝试装GPU版本，几经波折，总结一些问题在此，以少走弯路。一．版本号选取问题1.查看自己的CUDA版本对于英伟达30系显卡，算力达到8.x，一般需要适配11.x的CUDA。自己可以针对性根据自己的显卡算力查看适配的CUDA。按下WIN+R键，输入cmd，进入命令行界面。输入nvidia-smi，可以查看NVIDIA显卡（笔者显卡的型号为3060）支持的CUDA版本为11.8，说明我们在安装Pytorch对应的CUDA版本时，应选择11.8以下的版本。也可以由控制面板（在图窗搜索栏搜索NVIDIAControlPanel）选择进入N

文章目录前言CIFAR10简介Backbone选择训练+测试训练环境及超参设置完整代码部分测试结果完整工程文件Reference前言分享一下本人去年入门深度学习时，在CIFAR10数据集上做的图像分类任务，使用了多个主流的backbone网络，希望可以为同样想入门深度学习的同志们，提供一个方便上手、容易理解的参考教程。 CIFAR10简介CIFAR-10数据集是图像分类领域经典的数据集，由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理得到，一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、

（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件）本文基本逻辑是：一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDAtoolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载最后检查—————————————————————————

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