33- PyTorch实现分类和线性回归 (PyTorch系列) (深度学习)
线性回归预测的是一个连续值, 逻辑回归给出的”是”和“否”的回答, 逻辑回归通过sigmoid函数把线性回归的结果规范到0到1之间.sigmoid函数是一个概率分布函数， 给定某个输入，它将输出为一个概率值.# 回归和分类之间, 区别不大, 回归后面加上一层sigmoid, 就变成分类了.(py
【PyTorch】torch.cat() 和 torch.concat() 的区别
torch.concat() 是 torch.cat() 的别称，无区别。
Linux服务器安装pytorch
出现以下字样即为成功。
Windows 系统从零配置 Python 环境，安装CUDA、CUDNN、PyTorch 详细教程
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Anaconda+pytorch+Pycharm+jupyter notebook下载安装及简单使用教程教程
2）输入conda create -n pytorch python=3.7创建名为pytorch的环境。3）输入conda activate pytorch进入pytorch环境。1）在pytorch环境中安装jupyter notebook。选择最近的版本下载就行，我下载的是3-21版本的。5）
Windows 下载与安装CUDA和Pytorch【安装教程、深度学习】
我们训练速度每秒处理2510张样本，而在云上，则可以处理到4722张样本每秒。出现了这个错误的话，是网络原因（可以先切换一下网络xxx，然后再次启动）将下面显示的命令复制到我们刚才打开的Miniconda中。可以直接选择Windows打开，将会显示新添加的模块。这里需要安装的包有点大，需要等待一会儿
从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW
NHWC和NCHW之间的选择会影响内存访问、计算效率吗？本文将从模型性能和硬件利用率来尝试说明这个问题。
利用Anaconda安装pytorch和CUDA时的报错解决
问题1.CUDA安装后却运行不了nvcc -V答：有两种情况。第一种情况是通过命令行或官网下载的，添加路径即可。第二种情况是通过Conda安装的，那么就不用管，我们换种方法验证CUDA是否安装到位。第二种情况解决办法(可以直接到文尾看安装方法)跳开这个命令，在你建立的conda环境中键入命令cond
TCN(时间卷积网络)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
分类任务使用Pytorch实现Grad-CAM绘制热力图
给大家打个比方，下图是我输出模型结构的一小块，此时如果我设定target_layers=[model.patch_embed_a]，那它就相当于被我设置成一个元组，但这样是无法应用在这个代码上的，我们需要继续细化到某一层，比如改成target_layers=[model.patch_embed_a.
vscode终端安装pytorch环境全流程小白版（linux+windows通用版）
在理解本教程的思路后，同理可方便的学会其他情况下的安装思路，并不局限于编辑器是vscode还是pycharm，也不局限于操作系统是linux还是windows。也不局限于大家是在系统默认终端，还是vscode或者pycharm里面的终端进行操作，无所谓，都可以。最好的步骤是按照上述思路一步步明确进行
强化学习highway_env代码解读
作为强化学习的新手，写这个系列的博客主要是为了记录学习过程，同时也与大家分享自己的所见所想。前段时间发布了人生第一篇博客，是关于highway_env的自定义环境。但博客主要是关于如何创建一个自己的环境的py文件，是基于十字路口环境创建的。在经过一段时间的摸索之后，现在基本能理清楚highway_e
【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（四）- Xavier NX软件开发环境安装部署
AI人工智能，深度学习，Jetson嵌入式平台，Ubuntu系统
【Debug记录】深度学习Pytorch+Anaconda环境下常见报错的原因及解决方案 | 亲测已解决
001.“AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled”、 002.“RemoveError: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's o
No module named 'torch'怎么办
如果在使用 Python 程序时出现 "No module named 'torch'" 错误，说明你的环境中没有安装 PyTorch 库。可以使用以下命令来安装 PyTorch：pipinstall torch如果你正在使用 Anaconda 环境，则可以使用以下命令来安装 PyTorch：con
【代码复现】Windows10复现nerf-pytorch
本文主要介绍了nerf-pytorch在win10下复现的方法。
Ubuntu20.04LTS安装CUDA并支持多版本切换
由于我工作站（Ubuntu 20.04 LTS）的英伟达驱动版本为520.61.05，从上图可以看出，我最高可以安装的CUDA版本为11.8.x。（注：CUDA 12.0.x和CUDA 12.1.x都要求英伟达驱动版本大于等于525.60.13，因此我的520.61.05不符合，所以我最高只能安装C
Linux环境配置mmlab环境
在Linux环境下安装配置mmlab
Pytorch查看GPU信息
GPU，Torch，Cuda
DenseNet网络详解及Pytorch实现
DenseNet是由Gao Huang等研究人员于2017年提出的一种深度神经网络架构。DenseNet的主要思想是在网络的每一层之间建立密集的连接，这种密集连接的结构使得网络在训练过程中可以更好地传播梯度信息，有效地缓解了梯度消失问题。DenseNet在图像分类、物体检测等计算机视觉任务中取得了出
