我看很多教程说mmcv是只支持linux,支持windows版本较少,所以很难和torch.cuda匹配上,所以报错较多难安装.今天试了一下,遇到的和想到的报错问题基本如下: 一.首先是Microsoft Visual C++ 14.0 is required: error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Build Tools for Visual Studio": https://visualstudio.m

Pytorch是torch的Python版本,对TensorFlow造成很大的冲击,TensorFlow无疑是最流行的,但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow,比如在RNN的训练上,所以Pytorch也吸引了很多人的关注.之前有一篇关于TensorFlow实现的CNN可以用来做对比. 下面我们就开始用Pytorch实现CNN. step 0 导入需要的包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd impor

http://www.sohu.com/a/164171974_741733   本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN.A3C.WGAN等等.所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关.自然语言处理相关.强化学习相关等等.所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术,那么就快快收藏本文吧! PyTorch 是什么? PyTorch即 Torc

安装dgl 并运行的时候,出现了如上错误,很是郁闷:使用 gdb python; run train.py 进行调试,发现是torch的问题:我猜测估计是torch 安装的版本过于新:于是重新安装 1.0.0 版本; 解决上述问题: dgl-cu90 torch ~/Desktop/dgl/examples/pytorch/gcn$ python train.py --dataset cora --gpu 保持更新,更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen; 参考链接:https

参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习率 自己手动定义一个学习率衰减函数: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by

上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速.神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda.pip.轮子). 还未下载安装 CUDA 和 Anaconda,请看往期文章,是全套系列的总结,包你不用开很多网页,然而只为了下载安装一个工具而已.... Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中的神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络的运算,

PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一,而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境.于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时.边执行 PyTorch 代码,便于自己学习.调试或以后回顾. 本文将介绍这样的环境如何进行准备.了解更多: PyTorch 官方文档 JupyterLab 交互式笔记本 安装 Anaconda Anaconda: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 北外镜像源: ht

Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base -----------------------

PyTorch环境配置 本文档用于记录PyTorch环境配置过程中的要点. PyTorch环境配置 安装Miniconda 安装PyTorch 配置远程开发工具 基于CUDA的张量 导入警告问题 参考资料 安装Miniconda 下载Miniconda安装包:Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 修改安装包的文件权限属性,使得Miniconda安装包能够执行:chmod u+x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 安装Minicond

PyTorch框架基本处理操作 part1:pytorch简介与安装 CPU版本安装:pip install torch1.3.0+cpu torchvision0.4.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html GPU版本安装:pip install torch1.3.0 torchvision0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable (默认是CUDA

前言:最近研究深度学习,安装了好多环境,记录一下,方便后续查阅. 1. Anaconda软件安装 1.1 Anaconda Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux.Mac.Windows,包含了众多流行的科学计算.数据分析的Python包.请自行到官网下载安装,下载速度太慢的话可移步清华源. 官网:https://repo.anaconda.com/archive/ 清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

今年的CCF A会又要开始投稿了,实验室的师弟还在玩命的加实验,虽然我属于特殊情况是该从靠边站被老板扶正但是实验室的事情我也尽力的去帮助大家,所以师弟在做实验的时候遇到了问题也会来问问我,这次遇到的一个问题就是torch7的安装,以及 hdf5模块,torch模块 , nn模块的安装 搞不上,于是乎我就再次出马了,于是就有了这次的博客. 首先,要说下这次的安装平台为  Linux 的  Ubuntu18.04 . torch7的安装 torch7 的官网 http://torch.ch/docs

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com

深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -

Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架.易于使用且高效,主要得益于一个简单的和快速的脚本语言LuaJIT,和底层的C / CUDA实现:Torch | Github 核心特征的总结:1. 一个强大的n维数组2. 很多实现索引,切片,移调transposing的例程3.惊人的通过LuaJIT的C接口4.线性代数例程5.神经网络,并基于能量的模型6.数值优化例程7.快速高效的GPU支持8.可嵌入,可移植到iOS,Android和FPGA的后台 Torch目标是让你通过极其简单过程.最大的

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6030232.html 参考网址: https://github.com/torch/cutorch/issues/210 https://github.com/torch/cutorch/issues/425 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads http://tieba.baidu.com/p/4210823766 https://github.c

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style TensorFlow neural-style, TensorFlow版本的实现比Torch版本的实现要慢很多,因此本文介绍如何运行torch版本的neural style.为了避免搭建环境时候解决各种烦人的依赖问题,这里依然使用Docker环境,Dockerfi

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5668471.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/912765/cudnn-install-error/ https://github.com/soumith/cudnn.torch http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666 这个标题也许不太合适,反正需要先安装nvi

torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 如何使用optimizer 为了使用torch.optim,你需要构建一个optimizer对象.这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新. 构建 为了构建一个Optimizer,你需要给它一个包含了需要优化的参数(必须都是Variable对象)的iterable.然后,你可以设置optimizer的参数选项,比如学