拉取镜像 $ docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 查看本地已有镜像 $ docker images 创建容器 $ docker run -it -v /home/cenjw/dataset/:/home/data \ > -v /home/cenjw/kt/:/home/ktmodel --gpus=all --name=torchenv \ > pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn

Nebula Graph 介绍 Nebula Graph 是开源的高性能分布式图数据库.项目使用 C++ 语言开发,cmake 工具构建.其中两个重要的依赖是 Facebook 的 Thrift RPC 框架和 folly 库. 由于项目采用了 C++ 14 标准开发,需要使用较新版本的编译器和一些三方库.虽然 Nebula Graph 官方给出了一份开发者构建指南,但是在本地构建完整的编译环境依然不是一件轻松的事. 开发环境构建 Nebula Graph 依赖较多,且一些第三方库需本地编译安装

目录 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 1.1 FCN网络结构 1.2 U-NET网络 1.3 CTPN网络 二. EAST结构分析 2.1 结构简述 2.2 结构详解 三. EAST细节分析 3.1 标签制作 3.2 LOSS计算 3.3 NMS计算 四. Pytorch源码分析 五. 第一次更新内容 五. 参考文献 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 在介绍EAST网络之前我们先介绍一下前面的几个网络,看看这个EA

ELMo的概念也是很早就出了,应该是18年初的事情了.但我仍然是后知后觉,居然还是等BERT出来很久之后,才知道有这么个东西.这两天才仔细看了下论文和源码,在这里做一些记录,如果有不详实的地方,欢迎指出~ 文章目录前言一. ELMo原理1. ELMo整体模型结构2. 字符编码层3. biLMs原理4. 生成ELMo词向量5. 结合下游NLP任务二. PyTorch实现1. 字符编码层2. biLMs层3. 生成ELMo词向量三. 实验四. 一些分析1. 使用哪些层的输出?2. 在哪里加入ELMo

原文地址:MySQL源码分析以及目录结构作者:jacky民工 主要模块及数据流经过多年的发展,mysql的主要模块已经稳定,基本不会有大的修改.本文将对MySQL的整体架构及重要目录进行讲述. 源码结构(MySQL-5.5.0-m2) BUILD: 内含在各个平台.各种编译器下进行编译的脚本.如compile-pentium-debug表示在pentium架构上进行编译的脚本. Client: 客户端工具,如mysql, mysqladmin之类. Cmd-line-utils: readlin

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百篇博客系列篇.本篇为: v65.xx 鸿蒙内核源码分析(挂载目录篇) | 为何文件系统需要挂载 | 51.c.h.o 文件系统相关篇为: v62.xx 鸿蒙内核源码分析(文件概念篇) | 为什么说一切皆是文件 | 51.c.h.o v63.xx 鸿蒙内核源码分析(文件系统篇) | 用图书管理说文件系统 | 51.c.h.o v64.xx 鸿蒙内核源码分析(索引节点篇) | 谁是文件系统最重要的概念 | 51.c.h.o v65.xx 鸿蒙内核源码分析(挂载目录篇) | 为何文件系统需要挂载 |

本文主要介绍了如何在POWER CPU处理器上编译和安装Docker服务.很多时候,我们都需要自己编译Docker源码,有的时候是由于自己的处理器没有对应的安装包,有的时候是由于当前的新版本还有发布,下面提供了docker编译的步骤和安装方法,供大家参考. 1. 编译环境 POWER8 处理器, ppc64le Ubuntu14.042. 编译 下载最新源码 git clone https://github.com/docker/docker 参照redhat的编译脚本 https://gith

之前入坑dotnet core,由于一开始就遇到在windows上编译发布的web无法直接放到centos上执行.之后便直接研究docker,实现在容器中编译发布.然后就越玩越大,后来利用git的hooks实现自动实现git源码一收到push就自动化获取新代码并编译发布.最后为了方便复用,直接做成统一配置,因此不需要再次编写复杂的脚本配置.只需要打开配置文件,配置几项值,运行一个脚本就ok. 目前有两个版本,原始版本包括git项目的自动克隆.v1版本则把git的克隆抽了出来需要人工克隆一次.具体

之前看源码都是在Windows下用SourceInsight看,虽然达到了研究源码的效果,但终究还是有遗憾...趁着周末,准备在Ubuntu虚拟机上下载编译源码. 之前下源码时,有了解一些Android源码的情况.网上的教程很多也是从谷歌官网下源码,但是最近蓝灯不好用,FQ效率有点低,而且FQ的网速肯定无 法和国内的网速相比.所以,从国内的镜像下载源码无疑是个更好的选择.国内的镜像也有好几个,不过我最终选择了清华大学的镜像,也许这是学生时代的 情怀影响了我. 确定了要使用清华大学的镜像,就先找清

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79119664 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision.transforms.这3个子包的具体介绍可以参考官网:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html.具体

原文链接 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79058479 写得特别好!最近正好在学习pytorch,学习一下! PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader,该接口定义在dataloader.py脚本中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor

为了编译安卓源码,首先需要一个Linux,本次采用Ubuntu Kylin14.04,内核版本3.13.装在四核.4G内存.1T硬盘的虚拟机上查看内核版本号:$uname -all清华镜像地址清华镜像站的速度还是比较快的,地址: git://aosp.tuna.tsinghua.edu.cn/android/使用浏览器访问:http://aosp.tuna.tsinghua.edu.cn/android/ 下载 repo $git clone git://aosp.tuna.tsinghua.e

尝试使用了pytorch,相比其他深度学习框架,pytorch显得简洁易懂.花时间读了部分源码,主要结合简单例子带着问题阅读,不涉及源码中C拓展库的实现. 一个简单例子 实现单层softmax二分类,输入特征维度为4,输出为2,经过softmax函数得出输入的类别概率.代码示意:定义网络结构:使用SGD优化:迭代一次,随机初始化三个样例,每个样例四维特征,target分别为1,0,1:前向传播,使用交叉熵计算loss:反向传播,最后由优化算法更新权重,完成一次迭代.   import torch

docker环境配置 更正时区时间 # 查看当前时间 $ date # 修改当前时间 $ cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone 更换软件源至aliyun cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak echo " # Ubuntu14.0 aliyun source: deb http://mir

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前言: 分析了很多方面的mybatis的源码以及与spring结合的源码,但是难免出现错综的现象,为了使源码陶冶更为有序化.清晰化,特作此随笔归纳下分析过的内容.博主也为mybatis官方提供过pull request,并被采纳. 名词解释 service层关联:指的是业务层调用数据持久层即dao层的接口,其需要class的配合 注解模式加载:指的是插件通过解析class类中方法上的注解来完成注册dao层接口的组装,比如@select/@update等注解 mapper配置文件加载:指的是直接读

一.简要介绍 ABP vNext 是 ABP 框架作者所发起的新项目,截止目前 (2019 年 2 月 18 日) 已经拥有 1400 多个 Star,最新版本号为 v 0.16.0 ,但还属于预览版,并不适合应用到生产环境.新的 ABP vNext 框架完全是基于 ASP .NET Core 进行开发,其完全模块化的组件库能够让开发人员拥有更多的选择空间. ABP vNext 框架核心库比 ABP 框架更加精简,因为将原有许多的组件从其核心库抽离成独立的组件.这样开发人员可以更加灵活的选择自己