文章目录前言一、DataLoader介绍二、DataLoader的子方法（可调用方法）前言dataloader数据加载器属于是深度学习里面非常基础的一个概念了，基本所有的图像项目都会用上，这篇博客就把它的相关用法总结一下。之所以要写这篇，是想分清楚len(data_loader)和len(data_loader.dataset)一、DataLoader介绍这里加载的数据我们以Mnist手写数据集为例子importtorch.utils.dataasDataimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsdata=torchvision.datas

[pytorch]3DUnet+Resnet替换Encoder1.Unet1.1Unet2D版本1.2Unet3D版本2.Resnet3.UNet_3d_resnet_encoder本文介绍如何实现Unet的3D版本，以及如何用Resnet替换Unet原始版本的Encoder.原版Unet的实现:U-Net(ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation)Resnet的实现:[pytorch]2D+3DResNet代码实现,改写建议先对这两种网络结构有一定的了解，如果懒得去学习的话可以直接使用第三章节U-Net_resnet_encode

公众号文章--深度学习环境配置(pytorch版本)写在前面：如果这篇文章对大家有帮助的话，欢迎关注Franpper的公众号：Franpper的知识铺，回复“进群”，即可进入讨论群，有什么问题大家可以一起讨论呀！关注公众号即可领取一份YOLOv5-5源码详细注释一份！！！    深度学习的第一道坎就是配置环境，还记得Franpper当时做毕设配置深度学习环境时踩了巨…多的坑，无时无刻都得克制住锤电脑的冲动…    最近Franpper换了电脑，需要重新配置环境，在配置环境的同时做了一个详解，希望可以帮助大家少走一点弯路。    Franpper先把几个问题写在前面，如果朋友们也有一样的疑惑或者

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大家好，今天和各位分享一下多智能体深度强化学习算法ippo，并基于gym环境完成一个小案例。完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model1.算法原理多智能体的情形相比于单智能体更加复杂，因为每个智能体在和环境交互的同时也在和其他智能体进行直接或者间接的交互。因此，多智能体强化学习要比单智能体更困难，其难点主要体现在以下几点：（1）由于多个智能体在环境中进行实时动态交互，并且每个智能体在不断学习并更新自身策略，因此在每个智能体的视角下，环境是非稳态的，即对于一个智能体而

出现一下错误怎么办？AttributeError:'_MultiProcessingDataLoaderIter'objecthasnoattribute'next'以下附上出问题的源码这是我在学习如何dataloader使用迭代器时候报的错误importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportnumpyasnpimportmathclassWineDataset(Dataset):def__init__(self):#dataloadingxy=np.loadtxt('./wine.csv

李沐大神《动手学深度学习》安装篇——通用AI、深度学习、机器学习环境Anaconda+cuda+cudnn+Pytorch(手把手教你安装深度学习环境）——这里是GPU+PyTorch版本文章目录李沐大神《动手学深度学习》安装篇——通用AI、深度学习、机器学习环境前言一、安装原理指南二、Anaconda三、cuda+cudnn1.cuda2.cudnn四、PyTorch五、jupyternotebook总结前言国内AI教学体系发展较晚，很多喜欢AI的同学都得不到系统的学习。当然我们也不否认国内一些优质的AI领域的课程和教学资料，这里我们主要推荐李沐大神推出的《动手学深度学习》，这门课程最初主要

一、准备环境以及安装包记得将显卡的驱动升级到最新本文针对的CUDAVersion为11.7版本的安装教程由于CUDA版本可以向下兼容，我们安装的官网的CUDA11.3的版本1、安装Anaconda:Anaconda安装包http://xn--anaconda-nh9mg71epx7i/2、Python编译器一步一步安装即可PyCharmCommunityEdition2022.1.2https://download.jetbrains.com.cn/python/pycharm-community-2022.1.2.exe3、CUDA安装地址CUDA11.7安装地址https://develo

问题使用PyTorch训练开始时报以下警告：WARNING:root:NaNorInffoundininputtensor训练中也会偶尔再报同样的警告，但是似乎不影响正常训练。分析查了一下其他人也有报这个警告的情况，一般的解释都是模型训练过程中出现梯度消失或者梯度爆炸，或者数据中或数据处理过程中出现了脏数据。但是经过调试，发现不管是改大改小学习率都仍然出现此警告，抓取脏数据也抓取不到，在数据集的构造、网络的计算中也都没有发现脏数据。分步调试后发现该警告出现在第一个epoch结束之后，即train和validation的正向和反向传播都完成之后。怀疑是在tensorboardX使用中的问题（这个

可以用“watch-n0.1nvidia-smi”来查看gpu状态，我用的是3块12G的GPU进行实验本实验将使用一个简单的瞎写的网络进行，网络训练一个分类任务，当然这个不重要，我们也不关心效果，这里希望用一个简单的网络来说明如何使用GPU训练，这个网络是可以直接跑起来的，xdm可以动手尝试一下在第0部分是CPU上训练的代码，第一部分使用了单张GPU，第二部分是单机多卡的任务目录0、CPU代码1、单机单卡2、单机多卡2.1DataParaller（DP）（不建议用）2.2DistributedSampler（DDP）0、CPU代码#样例准备数据，加载数据，准备模型，设置损失函数，设置优化器，开