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Ubuntu22.04安装cuda、cudnn、pytorch、tensorflow一条龙操作本篇主要介绍Ubuntu22.04系统下安装cuda、cudnn、pytorch、tensorflow一条龙操作，其中cuda版本为11.8.0, cudnn版本为8.6.0, tensorflow版本为2.12.0。主要参考一篇博客，按照需要作一定修改和补充，特写此篇仅作记录。

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山河亦问安

Pytorch迁移学习使用Resnet50进行模型训练预测猫狗二分类 pytorch

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知识图谱LLM

【关于pytorch-geometric、torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse、torch_spline的版本对应及安装】踩坑：标题的那几个库，直接安装会有很大概率导致版本不兼容造成报错，本文用于记录自己的踩坑解决方案。提示：以下是本篇文章正文内容，下面解决方案可供参考跟着教程一点点来就可以了。如果有不懂或者书写有误的地方，欢迎指正，可以私信，或者加入我们的微信公众号。

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PyTorch终极安装指南：CPU/GPU双版本+环境配置全攻略最后一条命令设置在安装包时显示所使用的镜像源 URL，当然你也可以忽略这几条指令，不用管这一步骤，但是后面使用 conda 下载安装库的时候可能会比较慢，上面的指令直接在终端一一敲入即可，没有太多需要注意的地方，这里不做过多的解释，如果有不懂的，可以在评论区发出来，我看到会及时解答。通过以上步骤判断好了自己电脑是否有GPU，就可以通过后面的步骤安装适合自己电脑的版本，我GPU和CPU版本的安装都做了，所以大家注意甄别，不带说明的，是都要进行的操作。选择好路径之后，点击Next。

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PyTorch 混合精度训练中的警告处理与代码适配指南在最近的写代码过程中，遇到了两个与 PyTorch 的混合精度训练相关的警告信息。这里随手记录一下。

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水榭花非梦

Windows11安装CUDA、cuDNN、pytorch（GPU）详细教程（包含CUDA安装异常处理）本文仅介绍Windows11系统下安装CUDA、cuDNN、pytorch（GPU）的详细教程，使用的是Anaconda+Pycharm的配置。关于这两个软件的下载安装，本文不做赘述，如有疑问，请大家自行搜索。

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【超全整理/图文】windows环境下安装CUDA（失败可解决）+CUDNN+Anaconda+pytorch（GPU）首先是CUDA安装，从NVIDIA官网下载对应安装包，按向导操作，若失败，检查显卡驱动是否适配，更新驱动或查看安装日志排查。接着安装cuDNN，注册NVIDIA账号获取与CUDA匹配版本，解压后复制到CUDA目录相关文件夹。Anaconda安装从官网下载安装包，安装时留意添加到PATH。最后，在Anaconda创建的虚拟环境下，依据PyTorch官网针对CUDA的命令安装PyTorch（GPU版），之后可在Python里测试是否能使用GPU。

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PyTorch生成式人工智能实战：从零打造创意引擎专栏《PyTorch 生成式人工智能实战》深入探讨了生成式人工智能，这项技术通过其高效和快速的内容创作能力，正在重塑众多行业。具体来说，将学习如何使用生成式模型来创建各种形式的内容：数字、图像、文本和音频。此外，还将学习从零开始构建这些模型，以便深入理解生成式 AI 的内部工作原理，我们将使用 Python 和 PyTorch 来构建、训练和使用这些模型。

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Ubuntu22.04安装NVIDIA驱动+CUDA+CUDNN+Anaconda+PyTorch+Pycharm 新设备安装深度学习环境。

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热爱生活的五柒

pytorch混合精度训练及其例子（不显著影响模型精度的前提下，提高计算效率和减少显存占用。）混合精度计算（Mixed Precision Training）是一种在深度学习训练过程中同时使用单精度浮点数（FP32）和半精度浮点数（FP16）进行计算的方法。其主要目的是在不显著影响模型精度的前提下，提高计算效率和减少显存占用。

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VMamba 安装教程（无需更改base环境中的cuda版本）下面分别是 CUDA 12.1 和 CUDA 11.8 两种环境的安装，由于此时 CUDA 的内核以及相关文件均安装在虚拟环境中，可以不考虑base环境里 CUDA 的版本。），但是有些问题无法解决，特此汇总。注意，即使base环境中安装的 CUDA 版本过低，也不影响 Mamba，Vim 以及 VMamba 环境的正常安装。因此，本段输出开头和结尾的报错信息毫无用处，需要重点查看中间部分的报错输出。，原因同报错3，但此时 nvidia 下已经找不到对应的包了，出现报错的位置变成了 Python。

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Python深度学习环境配置（Pytorch、CUDA、cuDNN），包括Anaconda搭配Pycharm的环境搭建以及基础使用教程（保姆级教程，适合小白、深度学习零基础入门）本文旨在帮助想要入门深度学习的小白进行深度学习的环境配置，总结了一台电脑从零开始配置到调用Pytorch使用GPU进行深度学习计算的全过程环境搭建，并包含了Anaconda搭配Pycharm的环境搭建以及一些基本使用方法。

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PyTorch复现PointNet——模型训练+可视化测试显示 PointNet源码调试（模型训练+可视化测试显示）

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PyTorch 1.8.0a0+56b43f4与Yolov5在树莓派上的安装指南随着深度学习领域的迅速发展，PyTorch 已经成为全球开发者和研究人员广泛使用和青睐的开源机器学习库之一。PyTorch 凭借其动态计算图、易用性和灵活性，成为研究和生产的首选工具。本章节将首先介绍PyTorch框架的核心特性，随后深入探讨其在深度学习中的应用，并对其与其它框架如TensorFlow等进行比较分析。通过本章内容，读者将对PyTorch有一个全面的认识，为后续章节的深入学习打下坚实的基础。在开始PyTorch安装前，有必要先了解树莓派的硬件特性和操作系统安装配置过程。

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mosquito_lover1

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用使用PyTorch+CNN深度学习技术部署人脸识别项目，准确率高达99.6%以上

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深度学习框架大比拼：TensorFlow vs PyTorch，亦菲彦祖的选择深度学习的发展离不开强大工具和生态的助力。TensorFlow和PyTorch作为当今最主流的两大框架，各有千秋，互有长处，也在相互借鉴中彼此融合。亦菲彦祖，如果你在研究中需要快速验证新想法、频繁修改网络结构，PyTorch往往能为你带来更“Pythonic”的快乐；如果你面对大规模商业应用，想要一套稳健的工业级分布式训练与部署方案，TensorFlow的企业支持与丰富配套则能为你省下不少精力。框架只是工具，真正的核心是算法与数据。

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Pytorch 自学笔记（三）：利用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader Pytorch自学笔记系列的第三篇。针对Pytorch的Dataset和DataLoader进行简单的介绍

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python数组切片在NumPy、PyTorch等数组和张量处理库中，如[:, 0::2] 是一种切片（slicing）语法，用于选择数组或张量的子集。这里的 : 和 0::2 分别表示对行和列的切片操作。[:, 0::2]:：这是一个省略的切片表示，它意味着选择所有。0::2：这是一个步长为2的切片操作，从索引0开始。具体来说，start:stop:step 表示从 start 索引开始，到 stop 索引之前结束（不包括 stop），每隔 step 个元素取一个。

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大模型研究院

用PyTorch从零构建 DeepSeek R1：模型架构和分步训练详解 DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于，在其基础模型 DeepSeek V3 之上，运用了多种强化学习策略。本文将从一个可本地运行的基础模型起步，并参照其技术报告，完全从零开始构建 DeepSeek R1，理论结合实践，逐步深入每个训练环节。通过可视化方式，由浅入深地解析 DeepSeek R1 的工作机制。

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【Python · Pytorch】配置cuda环境 & cuDNN库本文介绍如何配置cuda环境、cuDNN库，并安装GPU版本的Pytorch。

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高斯小哥: 广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。提供科研入门辅导（主要是代码方面）、知识答疑、定制化需求解决等服务，助力你的深度学习之旅（有需要可私信联系）。

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E寻数据: 擅长数据分析、机器学习、深度学习相关技术。

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TouristLin: SwanLab产品负责人 | 15k Star开源项目HivisionIDPhotos作者 |机器学习 & UI/UX | 西安电子科技大学在读博士 | Github Zeyi-Lin

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小酒馆燃着灯: 我有一只快乐的小狗

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夏天是冰红茶: 目前正在考研，今年希望一次上岸

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四口鲸鱼爱吃盐: 但行好事

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深度求索者: 人工智能，医学方向研究者，分享 AI + 医学最新研究, 欢迎交流与合作！

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这张生成的图像能检测吗: 方向：机器视觉，主攻目标检测与GAN图像生成。

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Elephant_King: github:https://github.com/Elephant-King9 平时写的代码会上传到github，欢迎学习交流

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