台风天赋的博客

pytorch与cuda版本兼容性问题 这个问题主要在复现MAttNets[2]这篇论文时发现 非常致命 环境 cuda = 9.2 pytorch = 0.4.1 cudnn = 7.1.4 问题1描述 Found GPU0 TITAN V which requires CUDA_VERSION >= 9000 for optimal performance and fast startup time, but your PyTorch was compiled with CU..

1. 在使用clone()时，比如x = y[1, :].clone() 此时的x不是y的视图，只是一个克隆复制品。此时修改x，并不会影响y；同样的修改y也不会影响到x。 但是如果没有使用clone()，则会互相影响。 使用clone还有一个好处是会被记录在计算图中，即梯度回传到副本时也会传到源Tensor 2. pytorch和numpy一样，内部提供了大量的线性代数方法函数。避免重复造轮子。 3. pytorch中，索引操作不会开辟新内存地址（即使用clone函数的原因），但是普通运算会。 所以，

最近换了电脑，需要在新电脑上配置pytorch环境。以前的电脑上配置过，这次再配置顺便记录下来，供以后参考。。。 ———————————————————————— 首先去NVIDA官网下载CUDA： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 这里我下载的是现在最新的V11.0版本 安装好后再在NVIDA官网上下载cuDNN，下载这个的时候需要注册。不需要翻墙也可以注册： https://developer.nvidia.com/rdp/c

这个作业对应需要掌握： 单隐藏层下的神经网络的构建，正向传播以及反向传播。 在做作业的时候有一个地方找了很久才把错误找出来： 因为这个作业解决的是一个二分类问题，所以在输出层的时候需要使用sigmoid作为激励函数，而自己在隐藏层和输出层都使用了tanh()作为激励函数，导致最后的结果出现错误，找了很久才发现。。。 先上此次作业的神经网络的架构： 很明显这是一个两层网络，一般不包括输入层在内。...

首先记录在做课后练习的过程中出现的一些可能的常见错误 ①ndimage模块的方法问题* 主要问题出现该模块的imread()方法以及imresize()方法。 使用的时候会报错： imresize is deprecated！ imread is deprecated! -该方法已经被移除 解决方法： 使用matplotlib.pyplot.imread()方法或者imageio.imrea...