【深度学习】资源:最全的 Pytorch 资源大全

Pytorch资源大全目录Pytorch及相关库NLP和语音处理:计算机视觉:概率/生成库:其他库:教程和示例论文的实现Pytorch其他  Pytorch及相关库pytorch:Python中的张量和动态神经网络,具有强大的GPU加速功能。NLP和语音处理:pytorch text:火炬文本相关内容。pytorch-seq2seq:PyTorch中实现的序列到序列(seq2seq)模型的框架。a

PyTorch学习总结(一)——查看模型中间结果

这里我们以PyTorch自带的预训练模型为例来讲解:# load the pretrained modelTrue0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4), padding=(2, 212): MaxPool2d (size=(3, 3), stride=(2, 2), dilation=(1, 13): Conv2d(64, 19

莫烦PyTorch学习笔记(二)——回归

本文主要是用PyTorch来实现一个简单的回归任务。 1.引入相应的包及生成伪数据importimport torch.nn.functional as F # 主要实现激活函数import matplotlib.pyplot as plt # 绘图的工具from torch.autograd import# 生成伪数据1, 1, 100), dim = 12) + 0.2# 变为Variab

windows10 64位+cpu(无GPU) +Anaconda +conda安装 pytorch

       安装pytorch,我整整经历了五天,五天呀!都快要把我折磨疯了!这日子对于我来说,痛苦难熬,精神受挫,一蹶不振,绝望绝望,负能量爆棚,信心全无。在我准备放弃的时候,院长对我们说要坚持,优秀的人之所以成功,就是在于坚持。于是,我又重整旗鼓,开始捣鼓,安装又卸载,again 又 again,路程艰辛。在安装的过程中,我对自己说,要是安装成功了,一定要写一篇博客或者其他,以此记录我的心酸

conda安装多个pytorch

由于项目需要安装多个pytorch环境首先通过以下命令来查看conda首先创建python虚拟环境conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。使用激活虚拟环境通过下面命令来查看python版本通过指令source activate your_env_name(虚拟环

使用anaconda容器安装多个版本的pytorch

1.在ubuntu下安装anaconda可以从清华大学镜像下载。地址是 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/使用sudo sh XX.sh 安装conda常用指令:conda list 查看安装哪些包  conda env list 或者conda info -e 查看现有的虚拟环境 conda update conda 更新con

Linux上用anaconda安装pytorch

Linux上用anaconda安装pytorchPytorch是一个非常优雅的深度学习框架。使用anaconda可以非常方便地安装pytorch。下面我介绍一下用anaconda安装pytorch的步骤。首先,我们需要下载anaconda,在https://www.anaconda.com/download/上可以选择对应python版本的anaconda。下载好后通过运行下载好的.sh文件安装a

pytorch 学习笔记(一)

pytorch是一个动态的建图的工具。不像Tensorflow那样,先建图,然后通过feed和run重复执行建好的图。相对来说,pytorch具有更好的灵活性。如何保存参数pytorch中有两种变量类型,一个是Tensor,一个是Variable。 Tensor: 就像ndarray一样,一维Tensor叫Vector,二维Tensor叫Matrix,三维及以上称为Tensor Variable:

Windows+Anaconda3安装PyTorch

本文主要参考的是知乎上的一篇《PyTorch在64位Windows下的Conda包》:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672该安装十分简单,主要是用了楼上作者提供的PyTorch的windows conda包,该包中内置CUDA 8.0,cuDNN v6(cuDNN v5的用户也可以使用)。配置要求Anaconda3(with Python 3.6)Window

Linux+Anaconda+PyTorch 环境搭建

OutlineInstallation StepsPythonAnacondaPyTorchReferencesInstallation StepsPython首先看一下Linux下的默认Python版本: python --versionAnaconda为啥推荐用Anaconda呢,原因就是方便,下载速度也快点,而且可以创建虚拟环境,为不同的项目搭建不同的环境。pytorch官网下载的比较慢,有

安装两个版本pytorch

安装两个版本的anaconda一、安装anaconda:   安装两个版本的pytorch ,需要安装两个anaconda(anaconda版本和pytorch 没有关系),本次需要安装pytorch0.2,下载anaconda为:Anaconda2-5.0.0-Linux-x86_64.sh,下载链接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/a

pytorch-0.2成功调用GPU:ubuntu16.04,Nvidia驱动安装以及最新cuda9.0与cudnnV7.0配置

前言从安装ubuntu系统配置pytorch-GPU环境开始就已经走上了不归路,本以为没什么大问题,但其实坑非常的多,在此写上安装过程中遇到的种种问题与大家分享,希望大家少走弯路!另外要说明,安装过程中一定要仔细看cuda、cudnn的官方文档,官方文档写的过程非常的详细,仔细看之后再安装会避免不少的问题!电脑配置电脑为个人闲置的笔记本电脑: 之前在安装nvidia-cuda-toolkit7.5

PyTorch 0.4 升级指南

4月25日,PyTorch团队正式发布了0.4.0的release版本。这是在与caffe2合并后的首个稳定版本。其中核心的变化有:Tensor/Variable合并零维张量(标量)volatile标志的弃用dtypes,devices和Numpy型Tensor的创建函数写设备无关的代码下面对其中的升级注意的问题进行说明。原文参考:PyTorch 0.4.0 Migration Guide合并Te

PyTorch官方中文文档:torch.cuda

torch.cuda该包增加了对CUDA张量类型的支持,实现了与CPU张量相同的功能,但使用GPU进行计算。它是懒惰的初始化,所以你可以随时导入它,并使用is_available()来确定系统是否支持CUDA。CUDA语义中有关于使用CUDA的更多细节。返回cublasHandle_t指针,指向当前cuBLAS句柄返回当前所选设备的索引。返回一个当前所选的Stream上下文管理器,可以更改所选设备

浅谈将Pytorch模型从CPU转换成GPU

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境:Ubuntu 16.04.3 0. 序言大家知道,在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率,这里就不多谈了。 1. 如何进行迁移由于我使用的是Pytorch写的模型,网上给出了一个非常简单的转换方式: 对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去

从基础概念到实现,小白如何快速入门PyTorch

PyTorch中文文档官网教材:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html中文教材:chenyuntc/pytorch-book 第一步 github的 tutorials 尤其是那个60分钟的入门。只能说比tensorflow简单许多, 我在火车上看了一两个小时就感觉基本入门了. 另外jcjohnso

Pytorch 如何将代码升级到0.4 版本

Pytorch更新到0.4后,有一些比较重大的更新,也开始支持Windows系统,可以说是许多人的福音了。而原先0.2 0.3版本的代码需要稍微修改一下才能继续用主要变化1.Variable并入Tensor无需再import torch.autograd.Variable,Tensor直接可以计算梯度(当然使用继续使用Variable并没有关系,用法功能都同往常,除了返回对象变成了Tensor类型

Ubuntu18.04 下安装CUDA,cuDNN及pytorch-gpu版本过程

第一步:安装显卡驱动:首先添加ppa源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa更新一下sudo apt-get update安装驱动友情提示:如果BIOS有开启Secure Boot,建议先关闭再进行安装,否则可能出现秘钥验证问题sudo apt-get install nvidia-390安装成功,重启系统sudo reboot重启系统后验

时隔半年,重新在linux 上配置 Cuda+Cudnn+Pytorch+Caffe+Opencv

此次重装的原因:因为实验需要,我需要在Linux系统上安装Caffe和Opencv,但是在我安装的过程中,会发生包之间的依赖问题:libsdl1.2debian (= 1.2.15-10) 但是 1.2.15-10+rpi1 正要被安装                 依赖: libasound2-dev 但是它将不会被安装  1.0.28-1+rpi1                  依赖:

Ubuntu16.04+Gtx1080ti+cuda9.0+cudnn7+Anaconda3+opencv3+pytorch+jupyter notebook配置

make -j (((((nproc)+1)) #这个可以用cpu最快的速度安装Ubuntu16.04:安装Nvidia驱动:安装Nvidia驱动:在官网直接下载Nvidia驱动的runfile文件。Ctrl+alt+F1 #进入字符界面,输入用户名和密码。(这是为了关闭图形界面)sudo service lightdm stop #关闭图形界面sudo chm