lry320的博客

0.问题出现背景ps: win10 64位环境。cuda已经安装，显卡驱动版本472对应torch1.8.0版本对应cuda10.2版本都没问题。因为硬盘坏了，所以从头开始装按照深度学习系列（一）从零相关软件安装篇（笔记）_lry320的博客-优快云博客安装最新的发现，最后>>>print('gpu',torch.cuda.is_available())gpu False后来发现可能是因为我的Anaconda改了清华源，虽然用的官网Previous PyT..

0.前言在深度学习系列（一）从零相关软件安装篇（笔记）_lry320的博客-优快云博客中由于因为驱动版本过低安装的相关软件版本都低，这次对显卡驱动及其相应软件进行升级。1.下载首先进入NVIDIA 驱动程序下载可以进行查看自己显卡的最新驱动如何查看自己的显卡类型： 首先打开控制面板找到NVIDIA控制面板可得如下图可知产品类型是GeForce，系列找到900，在产品家族中找到自己的显卡类型，然后选择自己的操作系统即可，如图点击搜索下载...

1.错误生成原因在使用nn.Flatten()函数的时候报错import torchfrom torch import nnnet = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))错误如下：AttributeError Traceback (most recent ca..

0.前言中间有很多修改代码的是过程笔记，都是不可用的，仅仅用于记录思路，如果想看最终代码直接翻到最下面。运行李沫2021深度学习线性回归代码如下def synthetic_data(w, b, num_examples): """生成 y = Xw + b + 噪声。""" X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w))) y = torch.matmul(X, w) + b y += torch.normal(

TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (axis=int, )运行程序import torchA = torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)#dtype=torch.float32防止numel()报错RuntimeError: Can only calculate the mean of floatingtypes. Got Lo.