Guangli_R的博客

ElegantRL是一个专为大规模并行深度强化学习（DRL）设计的开源框架，由Yonv1943（或AI4Finance-Foundation）开发。

pytorch中.cuda()的使用

初学者理解pytorch网络的神器：summary

在深度学习领域，随着模型和数据集规模的不断增大，单个GPU往往无法满足计算需求。为了加速模型训练，我们可以利用多个GPU进行并行计算。PyTorch提供的nn.DataParallel类就是实现这一目的的重要工具。本文将详细介绍model = nn.DataParallel(model).cuda()这行代码的含义和使用方法。

安装教程在Ubuntu 20.04上安装OpenCV和OpenCV_contrib可以为你提供强大的计算机视觉和图像处理功能。

在本地机器上，使用 SSH 命令建立一个隧道，将远程服务器的 TensorBoard 端口转发到本地机器的一个端口上。例如，如果远程服务器的IP是。通过以上步骤，你可以方便地在本地浏览器中查看远程服务器上运行的 TensorBoard。首先，登录到远程服务器，并在训练日志目录下启动 TensorBoard。一旦 SSH 隧道建立，你就可以在本地浏览器中输入。是远程服务器上的 TensorBoard 端口，，TensorBoard 日志目录是。是你想要在本地机器上使用的端口。，你想要转发到本地的。

使用服务器训练网络时不敢关闭终端窗口？用screen