基于Pytorch完成CNN实现Minist(CPU和GPU版)

在进行机器学习和深度学习的过程中,python语言有很多优秀的开源库和深度学习开源框架。例如tensorflow,caffe,keras,pytorch。我选择了pytorch进行学习。因为pytorch的语法规则更几近于python语法,这样使得代码的可读性很强,且编程接口都比较友好(tensorflow直接语法劝退。后续也会学习,但是不是现在。)。当然啦,就像学各种语言的Helloworld一

Ubuntu16.10安装Pytorch

如果你的系统是Linux和OS X,Pytorch的安装很简单,直接去官方网站找合适的下载包就可以了。可能之前十分呆萌的没有看清楚,安装好了torch7科学计算库,哈哈哈。 torch7安装教程。Pytorch依赖库的安装安装pytorch需要两个依赖库,pyyaml和numpy。sudosudo进行Pytorch的安装笔者的是python 2.7 linux 没有安装cuda:sudo pip

Pytorch入门——Autograd:自动分化

在上一篇博客已经对Pytorch的Tensor进行了快速介绍,本章将继续学习autograd包。autograd包是PyTorch所有神经网络的核心,为Tensors上的所有操作提供了自动区分。同时,它也是一个逐个运行的框架,意味着backprop由代码运行定义,每一次迭代都可以不同,下面进行一一介绍autograd包中的变量和梯度。1.变量autograd.Variable是包的中央类,包含一个

Ubuntu16.04 系统下的pytorch库(cpu版)安装与demo测试

PyTorch是一个快速,灵活的实验深度学习框架[1]。下面介绍Ubuntu16.04 系统及Anaconda环境下,对于pytorch库(cpu版)的安装与demo测试。系统环境:Ubuntu16.04 Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64 [2] pytorch 安装及环境配置1、源码下载git clone --recursive https://github.com

Ubuntu16.04安装GPU版Pytorch流程

 Ubuntu16.04安装GPU版Pytorch流程 时间:2018-03-22声明:本文为自我实践,如按本文操作有任何问题,本人不负有任何责任。 1、硬件条件电脑为i7处理器,显卡为gtx1060,其他就不重要了。 2、总体流程安装ubuntu16.04系统;安装nvidia显卡驱动;安装cuda8.0toolkit;安装cudnn8.0;安装集成开发环境anaconda3;安装pytorch

ubuntu16.04 安装pytorch (gpu/cpu)

首先聊一下:pytorch 比 tensorflow相对来说好安装些,而tensorflow 比 caffe 更加好安装。适用GTX1050,GTX1060,GTX1070,GTX1080等高级显卡系列安装好系统后,更新驱动。系统设置-》软件和更新-》附加驱动-》更新nvidia和intel安装cuda9下载 cuda9.run,(deb格式容易出错误)。执行如下命令:sudo sh cuda_9

Ubuntu 16.04+pytorch(cpu版)

这是我参考的原文,只是个别地方添加或修改。https://blog.csdn.net/tuyim7124/article/details/80723997一、目标环境ubuntu16.04+python3.6+pytorch(CPU版)二、安装步骤(一)安装anaconda1.在 anaconda官网 选择 Python 3.6 version 下载,考虑到服务器在国外,下载速度会非常慢,故可选择

Mac下Pytorch-GPU 0.3源码编译安装

虽然pytorch官方有一个mac下的编译指南,但是还是不是很详细,一路过来我也遇到了许多问题。网上虽然有一些mac 下pytorch-gpu版,但是别人编译的有的时候和自己机器不是很兼容。所以需要自己来编译一下。因为我正好需要用gpu版的pytorch 0.3版,python 2.7,但是在网上找了半天都没找到,所以只能自己动手了。如果不需要gpu版的小伙伴安装pytorch那是非常简单的,可以

win10 pytorch0.4.0-GPU安装

在已安装cuda、cudnn基础上,简要记录一下安装流程:(1)以管理员方式运行Anaconda Prompt,创建一个pytorch环境:        conda create -n pytorch python=3.5 numpy pyyaml mkl(2)激活pytorch环境:activate pytorch(3)增加一个镜像源:     conda config --add chann

Win10环境下安装PyTorch GPU版【CUDA8.0+CUDNN8.0】

承接上篇博文win10环境下《深度学习之CUDA与CUDNN详细安装教程》https://blog.csdn.net/Andone_hsx/article/details/87942968本文主要详细介绍PyTorch的安装过程和各种问题解决PyTorch官网:https://pytorch.org/在安装PyTorch之前,我们需要安装好Anaconda:https://www.anaconda

win7 安装 anaconda2、anaconda3、CUDN、CuDnn、PyTorch

1. 定义说明anaconda:是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项;CUDN:NVIDIA 推出的用于自家 GPU 并行计算的框架;CuDnn:NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库,是一个用于深层神经网络的GPU加速库;PyTorch:Facebook 开发的深度学习框架。2. 安装    PyTorch 有 GPU 和 CPU 版

PyTorch深度学习库的Windows安装部署实践

1 安装环境OSWindowsPackage ManagercondaPython3.6CUDA9.02 安装部署参考Pytorch官网以及GitHub仓库的安装说明,对于一般向的开发者来说,选用从Binaries的方式是一个不错的选择。确定好安装方式之后,需要决定PyTorch包的管理工具,一开始我选择了“原生”pip作为软件包管理工具,在安装完之后,运行GitHub示例,会出现PyTorch包

pytorch和torchnet的安装与测试(Ubuntu16.04+cuda9.0)

本人的ubutu版本为16.04,cuda9.0。一.启动ubuntu系统出现黑画面 1.开机,进入grub画面。选择第一项”ubuntu”,按”e”,进入编辑模式。将”quite splash”, 修改为”quite splash nomodeset”。 2.按 ”F10”启动系统。 3.进入系统后编辑 “/etc/default/grub” sudo gedit /etc/defaul

Pytorch源码安装(附加可能出现的问题解决)

源码安装一般源码安装就用anaconda,诡异的是,一般情况下按照官网的方法:export CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../" # [anaconda root directory]# Install basic dependencies# Add LAPACK support for the GPU# or magma-cuda75

Mac下Pytorch安装

一、安装Anaconda安装环境: 虽然笔者用的是mac,自带了Python,但是还是先安装了Anaconda(点击进入官网)。因为它集成了很多Python的第三方库,而且可以方便的管理不同版本的Python,在不同版本的Python之间切换。而且Anaconda是一个科学计算环境,在电脑上安装完Anaconda之后,除了相当于安装了Python,也安装好了一些常用的库。笔者安装的是Python

PyTorch1.0安装教程(附三个测试示例)

Summary:Python1.0安装教程Author:AmusiDate:2018-12-20github:https://github.com/amusi/PyTorch-From-Zero-To-One知乎:https://www.zhihu.com/people/amusi1994微信公众号:CVer本文是在Ubuntu下进行PyTorch1.0正式版的安装,Windows安装教程与之类似

win10安装Pytorch经验总结

最近Pytorch出windows版本了,于是赶紧装了一下试试。最开始是按照官方教程,在命令行输入如下指令:结果第一次跑example的时候还行。第二天就不停的出现kernel died restarting...信息,只好卸载重装。卸载指令如下:pip uninstall torch在Anaconda Navigator创建了名为pytorch的环境:创建Anaconda环境然后分别尝试在pyt

Pytorch 安装教程

前期环境win7 64位anaconda3.4.1cuda9.01、进入pytorch官网(https://pytorch.org),根据自己的配置选择,如下图所示,然后打开dos窗口,在窗口中依次输入如下命令:pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl pip3 in

基于PyTorch的深度学习入门教程(六)——数据并行化

前言本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍。Part1:PyTorch简单知识Part2:PyTorch的自动梯度计算Part3:使用PyTorch构建一个神经网络Part4:训练一个神经网络分类器Part5:数据并行化本文是关于Part5的内容。 Part5:数据并行化本文中,将会讲到DataParallel使用多

pytorch快速安装【清华源】

step1:安装anacoda 下载地址bashstep2:按照官网的方法安装pytorchconda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -在此期间你会发现特别的慢,慢也就算了主要它还老安装不成功,出现的错误见我的另一篇博客补充说明:在用conda安装软件的过程中还会经常遇到的一个问题,就是:软件太大老是下载中断清华源安装,运行以下命