深度学习避坑

最新推荐文章于 2025-03-26 19:24:32 发布
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深度学习的实验结果受环境影响大，因此需在相同conda环境中执行，以保证对比实验的准确性。不同机器间也应尽量配置相同环境，便于实验的可复现性和对比。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、深度学习不同环境下的结果肯定不同 所以一定要在同一个conda环境下进行实验，不同机器也尽量安装相同的环境。这样对比实验好做一点

my墨羽
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深度学习环境配置CUDA、cuDNN、Tensorrt及Anaconda虚拟环境
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06-28 5234
深度学习环境的配置主要包括了CUDA、cuDNN、Tensorrt，这3个主要是配置电脑的运行环境。跑深度学习框架（例如yolov5）还会需要创建虚拟环境，使用Anaconda配置。下面一一介绍配置。个人目前配置版本为CUDA11.6，cuDNN8.4.1.50，Tensorrt8.4.1.5。
【深度学习】踩坑记录：模型训练速度逐渐变慢
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01-06 1831
作者提到自己的使用的tenserboard记录训练日志，造成了文件的频繁I/O操作，虽然我没有使用tenserboard，但是我用了wandb来可视化训练过程，在debug过程中使用了较多的print语句来输出张量维度，也会造成大量的文件I/O。debug完一定要把print注释掉，保证清爽的训练过程，不然奇怪的训练速度降低的现象就会出现了。模型训练的速度越来越慢，到一定的进度时会直接卡死不再继续训练。我简直百思不得其解，直到我搜到了这篇。
记录同模型，不同环境预测结果“天差地别”
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10-11 429
具体情况是，在A环境中模型表现出较高的准确率，而在B环境中，同样的输入得到了不理想的预测结果。为了确保模型和tokenizer一致，我在B环境中同样使用了本地缓存的预训练模型和自定义tokenizer，而非在线加载模型。确保模型的权重、参数完全一致。我首先确保在A和B两个环境中使用相同的CUDA版本（CUDA 11.1）和相同的GPU驱动版本。导出A环境中的依赖，并在B环境中使用相同的依赖进行安装。将A环境中的Python版本、PyTorch版本和Transformers库的版本完全同步到B环境。
conda环境深度学习CPU、GPU运行环境配置，不同环境配置导致相同模型准确率差异太大现象
2301_79689450的博客
02-05 824
我发现在这个环境配置下模型的准确率更高但是运行时间却比较长，在我使用GRU和LSTM模型的过程中发现在此环境下GRU比LSTM运行时间长，两者的准确率都比较高，但是在GPU环境下同样的数据、参数等等，两个模型准确率下降了很多。CPU环境我的conda环境名称叫GCN，我的CUDA驱动版本是12.6的。2.安装主要的 Conda 包（例如。1. 创建新的 Conda 环境。3.安装剩余的依赖包（使用。
深度学习避坑指南
qq_51691526的博客
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安装设置了CUDA，但在anaconda的虚拟环境中，CUDA_HOME显示未设置，torch.cuda.is_available()输出未False。原因：Cuda和torch版本不匹配。解决办法：检查环境变量，并。于CUDA适配的torch。
深度学习避坑(学习中碰到的问题)
weixin_43154562的博客
03-26 260
深度学习中遇到的各种问题
深度学习避坑好文汇总
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09-11 429
安装Pytorch如何选择CUDA的版本，看这一篇就够了
深度学习避坑大全
Aoulun的博客
03-22 1113
1. 出现ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib' 解决方法：将tensorflow的版本降低至1.14.0以下，同时要注意cudnn的版本是不是被GPU支持。 可查看这些消息： The following packages will be downloaded: package ...
编程知识+技术开发+Nginx技术深度解析：重要知识点、避坑经验与学习路径
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总结在用阿里云深度学习中遇到的坑
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自己电脑性能不达标，所以需要使用云平台来进行深度学习训练，在众多平台中比较之后，选择了阿里云。期初以为是租用GPU服务器，但是这种方式有点类似于给你一台新电脑，上面什么软件都没有安装，需要自己去配置，配置比较麻烦，而且安装各种包的时候，是需要扣钱的。后来看到阿里云上有机器学习的产品，也就是PAI，用了一下，可以运行我的数据了，故把过程中遇到的问题总结在这里。 1.首先按照阿里云深度学习的介绍进行相关服务的开通和充值。这个文档中有用tensorflow做图像分类的案例，只是应用到具体模型中还存在着一些问
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