innovationy的博客

我先是在6月17日参加了华为在深圳举办的开发者大会，后面看到群里发的"2023华为产品测评官－开发者之声"活动，简单看了一下体验活动的具体事情，感觉好玩又能学到东西，还有这么多丰富礼品可以兑换，就果断报名了。在“资产集市 > 模型” 里面，也有很多模型可以体验，有教程，能实践体验深度学习网络，寓学于乐，面向不同AI基础的开发者，文档提供了相应的入门教程，帮助用户更快速地了解ModelArts的功能。的时候，还是一上来就有那种熟悉的感觉，梦回课堂，上手比较快。

我先是在6月17日参加了华为在深圳举办的开发者大会，后面看到群里发的"2023华为产品测评官－开发者之声"活动，简单看了一下体验活动，感觉好玩又能学到东西，还有这么多丰富礼品，就果断报名了。

接下来是把环境将环境写入notebook的kernel中。#如需其他版本，修改1.10.1即可。

torchnet是torch的框架，它提供了一组抽象，旨在鼓励代码重用以及鼓励模块化编程。这次使用pip命令，不要用conda命令，也无需像其他人说的下载安装包来安装，不用那么麻烦。Log：以一致的方式将性能或任何其他字符串输出到文件/磁盘。你们的鼓励是我们创作的最大动力！Dataset：以各种方式处理和预处理数据。Engine：训练/测试机器学习算法。Meter：计量性能或任何其他数量。

torch这个包比较大，从官网下载速度特别慢，还时不时地中断，不推荐在线安装。如，我是CUDA11.3，我想安装的是torch1.10，所以是这些包。（3）创建虚拟环境，你可以创建好几个虚拟环境，虚拟环境之间互相不干扰。首先使用下面命令激活你自己的环境，确保这些包是安装在你想要的环境里面。进入上面这个网站后，Ctrl + F找到对应安装包下载，我有好几次都是从这个网站先下载安装包到本地，再用命令行。所以我的文件夹里面是这几个安装包。

至此一个新电脑的环境已经配置舒服了，开干！我是直接在新建工程这里就把编译器配置好了。可以设置自己看着舒服的透明度和喜欢的图片。或者在设置里面也可以换编译器和环境。下一步默认就行，点install。勾选这两个，其实全不勾也没事。双击安装包，选择安装路径。学会了吗 赶紧去试试吧！

解决Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes’ failed.1，一般来说在网络中输出的种类数和你label设置的种类数量不同的时候就会出现这个错误。举例来说，你的标签是10类，但是最后全连接层的输出节点个数不是10，就会报错，改一下就好2，Pytorch有个要求，在使用CrossEntropyLoss这个函数进行验证时label必须是以0开始所以在使用pytoch时出现上述错误，在使用criterion

python和numpy matplotlib版本匹配，以及安装指定版本库已知的兼容版本：    python3.6;    numpy1.16.3或者1.18.2;    pandas0.24.2;    matplotlib3.0.3    scipy 1.3.1    scikit-learn==0.22.1一、卸载pip uninstall numpy其他库类似二、安装安装指定版本的库conda install numpy==1.16.3或pip install m

win10 + gtx1060 + cuda9.0 + Tensorflow1.8 gpu版本安装俺电脑是GTX1050，对应CUDA9.0，先安装acaconda再安装cuda9.0，再安装cudnn再创建虚拟环境如：conda create -n your_env_name python=3.6再安装GPU版本的 tensorflowpip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

查看自己某个conda环境的Python版本的方法首先打开conda的命令行输入：conda env list查看自己有哪些环境。再输入：activate CUDA90_torch110_tf190激活环境。再输入：python -V #注意V是大写比如我的是python3.7大家学习加油！...

windows下sklearn库的安装教程，还有Numpy、Scipy、matplotlib库sklearn库sklearn是scikit-learn的简称，是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法，在进行机器学习任务时，并不需要实现算法，只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。  sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上开发而成的，因此在介绍sklearn的安装前，需要先安装这些依赖库。Sci

【代码】常用conda命令，python。

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，含有5个key，分别是DESCT，target_name（分类名称，即四个特征值的名称），target（分类，有150个数值，有（0，1，2）三种取值，分别代表三个种类），feature_names（特征名称，三个种类的名称），data（四个特征值，花萼的长、宽，花瓣的长、宽）。首先，我们从鸢尾花数据集中，提取一部分，来作为训练数据（训练集），让机器学会如何辨识。

老衲要为一个RTX3060新电脑配环境，完全是一个新电脑，所以想做一个超级详细巨全面的教程，还希望大家点个免费的赞，支持一下创作。

VMware是一个很好用的虚拟机，但是有时候总是安装不上，可以试试去360软件管家里面搜索VM，然后下载到自己准备好的we

windows下sklearn库的安装教程sklearn库sklearn是scikit-learn的简称，是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法，在进行机器学习任务时，并不需要实现算法，只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。  sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上开发而成的，因此在介绍sklearn的安装前，需要先安装这些依赖库。sklearn库的安装安装包的下载:安装包下载链接安装

Conda 查看、创建和删除虚拟环境1.检验当前conda的版本conda -V2，查看已有的虚拟环境conda env list 3，删除虚拟环境例如，我想删除mindspore环境conda remove -n MindSpore --all

python安装cv2库（命令行安装法）首先，进入anaconda的命令行终端输入：conda env list查看你所有的环境接下来输入：activate CUDA90_torch110_tf190激活你想安装CV库的环境，免得装到别的环境里面去了。直到前面是你想要安装的环境了，再用这行命令：pip install opencv-python再验证一下输入：python再输入：import cv2如图所示，没问题，不报错！完毕，感谢大家的点赞！...

进入tensorflow环境后，输入pip install -U numpy查看自己的tensorflow对应的numpy版本安装特定版本的numpy版本就好，不要装太新的版本祝顺利，记得点个赞啊！

Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘SSLError(SSLError(“bad handshake: Error([(‘SSL routines’, ‘ssl3_get_server_certificate’, ‘certificate verify failed’)],)”,),)’: /simple/pip/总是报错改用

查看自己显卡驱动版本进入路径：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI在这里打开命令行输入代码：nvidia-smi

双击这个文件，是cuda9.0的安装包，默认安装位置即可之后会检查系统兼容性，需要等一会同意并继续这一步选自定义，那个精简是假的，他下面对应的英文是“all”，所以我们选精简，取消visual studio这个选项，不取消老是安装失败。如下图所示。再点默认安装位置，等待安装。最后安装完成......

查看pytorch版本的方法方法一:首先在终端中输入python进入python交互式环境输入：import torchprint(torch.__version__) #注意是双下划线方法二:在pycharm里面，同样加入这两行代码import torchprint(torch.__version__) #注意是双下划线比如我的是1.10.0......

刚刚解决了一个困扰老衲很久的问题，开心死了哈哈哈解决了pycharm里面能运行pytorch，但是notebook报错的问题注：pycharm里面能运行pytorchjupyter notebook 添加核 (jupyter：ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘)出现该错误的原因： *没有安装torch环境 *安装了torch模块，pycharm里面能运行pytorch，那就是notebook里面没有添加核（kernel）