Pytorch的下载安装
本文为自己整理的Pytorch下载相关的内容笔记，以便日后查阅 一. 基本命令 1.查看conda版本 conda --version 2.创建conda新环境 conda create –n 名称 python=版本 3.查看已经创建的conda环境 conda info --envs 4.进入虚拟环境 conda activate 环境名称 为了避免以前的环境python版本与现在不二. 下载Pytorch...
【热门话题】PyTorch：深度学习领域的强大工具
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 PyTorch：深度学习领域的强大工具一、PyTorch概述二、PyTorch核心特性详解三、PyTorch在深度学习应用中的实践四、PyTorch生态与社区五、总结 PyTorch：深度学习领域的强大工具 摘要：PyTorch作为深度学习领域备受青睐的开源库，以...
以pytorch pipeline并行为例,分析各kernel的耗时占比及性能瓶颈
以pytorch pipeline并行为例,分析各kernel的耗时占比及性能瓶颈 1.生成pipeline并行的测试代码2.pipeline profing3.生成nsys2json.py代码4.将nsys sqlite格式转chrome json格式5.生成耗时成分统计代码6.统计耗时成分7.耗时成分如下:8.查看GPU PCIE链路状态9.链路状态如下10.Nsight Compute查看Timelin...
【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_sparse‘
【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_sparse’ 🌵文章目录🌵 😱 一、ModuleNotFoundError：遭遇“torch_sparse”缺失的困扰🔍 二、torch_sparse的重要性与用途📚 三、选择适合的torch_sparse版本🔧 四、示例代码与实践🌈 五、总结💖 结语 😱 一、ModuleNotFound...
pytest学习-pytorch单元测试
pytorch单元测试 一.公共模块[common.py]二.普通算子测试[test_clone.py]三.集合通信测试[test_ccl.py]四.测试命令五.测试报告 希望测试pytorch各种算子、block、网络等在不同硬件平台,不同软件版本下的计算误差、耗时、内存占用等指标. 本文基于torch.testing._internal 一.公共模块[common.py] import torchfro...
【PyTorch】深度学习实战（1）——基于主动学习策略处理Mnist分类任务
【PyTorch】深度学习实战（1）——基于主动学习策略处理Mnist分类任务 🌵文章目录🌵 🔥一、引言📚二、核心思路💻三、数据准备🚀四、模型构建与初始训练与测试🔍五、主动学习📊六、模型评估🎉七、总结与展望🤝和您交个朋友 🔥一、引言 在深度学习的日常实践中，我们经常会遇到标注数据不足的问题。想象一下，如果你有大量的数据需要标注，但时间和预算都有限，你会怎么做？ 这时，主动学习就派上用场了。主动学习就像是个...
时空序列预测模型—PredRNN(Pytorch)
代码分为3文件： PredRNN_Cell.py #细胞单元 PredRNN_Model.py #细胞单元堆叠而成的主干模型 PredRNN_Main_Seq2seq_test.py #用于外推的Seq2seq 编码解码 # PredRNN_Cellimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport torch#########...
卷积神经网络（Pytorch 08）
一 从全连接层到卷积 卷积网络 主干的基本元素：这包括 卷积层本身、填充（padding）和 步幅 （stride）的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的 汇聚层（pooling）、在每一层中多通道（channel）的使用。卷积神经网络 （convolutional neural networks，CNN）是机器学习利用自然图像中一些已知结构的创造性方法。 的多层感知机十分适合处理表格数据，其中 行对应样本，列对...
Windows系统安装PyTorch
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序,PyTorch的核心思想是使用张量（tensor）来表示数据，并通过动态计算图来构建和训练神经网络模型。这种动态计算图的方式与静态图相比，提供了更大的灵活性和易用性,用户可以在模型训练过程中实时地查看和修改计算图，从而更好地理解和优化模型的性能。 在安装PyTorch之前需要先安装Anaconda 安装Anac...
pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建
1.前言 在PyTorch中，Dataset和DataLoader是两个重要的工具，用于构建输入数据的管道。 （1）Dataset是一个抽象类，表示数据集，需要实现__len__和__getitem__方法。 （2）DataLoader是一个可迭代的数据加载器，它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。 2.分类任务创建Dataset和DataLoader （1）对于分...