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RSS订阅原创 dgl环境配置
dgl 的版本需要和torch 的版本适配，但是在配置的过程中发现11.7版本的torch安装dgl的时候会出现问题。所以最好是安装11.8版本的torch和对应dgl包。
2023-12-03 13:10:12
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原创 【MAC】在虚拟环境中调用在系统中安装的jupyter
如果是在系统中已经安装了python，并且使用安装Jupyter，是可以在Conda的寻环境中使用Jupyter lab的，但是要正确地设置环境和内核。
2023-12-03 12:25:42
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原创 【MAC】 用自带的 python3 安装 jupyter
会出现这样的问题虽然也是正常安装了，但是如果直接使用jupyter指令，是无法使用的。
2023-09-19 21:52:26
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原创 pip安装torch包出现ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.10.2+cu113
使用这条指令，可以直接在官方对应的网站检索相应版本下载。我在安装包的时候使用指令。
2023-09-12 17:38:15
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原创 【MAC】WARNING: The scripts pip, pip3, pip3.11 and pip3.9 are installed in ‘/Users/yangxinyu/Library
但是目前bin目录还是没有添加到系统的环境变量中，所以还是要添加一下。然后打印系统的 PATH 变量，可以看到已经添加上去了。在mac m1 使用pip安时出现了一些问题。首先是查看pip3已安装的包版本。查看了一下目前pip3的版本。按照指令更新pip版本。
2023-09-09 20:05:47
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原创 研途记录开启
读研已经快一年了，在这一年的时间里，做了横向课题也做了一些科研部分的内容，一直想要把这些东西加以汇总，作为这阶段学习的一个记录，但因为种种原因未能落实。下学期要开始准备毕业的东西啦，所以这个暑假我会陆陆续续把这一年学习积累的内容，上传分享，这也是对我所学习知识的一个梳理。今天回看之前发布的帖子还是有很多感慨，因为那些自己辛辛苦苦整理出来的知识，现在也遗忘了很多。所以说还是要常回顾常记录。
2023-06-28 22:06:53
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原创 【Pytorch】Semisupervised-Classification based on GAN
文章目录一、GAN基本原理1.1概述1.2推导（1）首先补充最大似然估计和KL Divergence之间的关系（2）Generator的任务（3）Discriminator的任务（4）训练过程二、.基于GAN的半监督原理2.1概述2.2损失函数推导2.3损失函数在代码中的具体体现三、代码实现3.1数据预处理（data.py）（1）导入包（2）定义数据类3.2模型Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）（1）导入包（2）Generator（3）Discriminator（
2021-09-06 10:21:14
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原创 【Pytorch】Cycle GAN实战（一）：风格转换--真实风景图像转换为VanGogh风格
文章目录一、Cycle GAN（CGAN）原理1.1Conditional GAN1.2Unsupervised Conditional GANNo.1 Direct Transformation，直接转换No.2 Projection to Common Spcae，先编码出抽象特征，在解码转换为图像二、代码部分2.1超参数2.2数据预处理2.3网络2.4优化器和损失函数三、运行结果3.1CUDA占满问题3.2训练过程（1）Epoch:10（2）Epoch:20（3）Epoch:50（4）Epoch:10
2021-09-05 17:07:08
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原创 【Pytorch】DCGAN实战（四）：总结
DCGAN生成图像小结一、MINIST数据集测试1.1代码相关参数说明1.2训练过程（1）Epoch:2（2）Epoch:3（3）Epoch:4（4）Epoch:5（5）Epoch:10（6）Epoch:20（7）汇总一、牛津花卉数据集测试1.1代码相关参数说明2.2训练过程（1）Epoch:20（2）Epoch:50（3）Epoch:100（4）Epoch:200（5）Epoch:500（6）Epoch:1000（7）汇总三、二次元头像数据集测试3.1代码相关参数说明3.2第一阶段（1）400epoch（
2021-09-05 12:57:31
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原创 【Pytorch】DCGAN实战（三）：二次元动漫头像生成
文章目录1.实现效果2.环境配置2.1Python2.2Pytorch、CUDA2.3Python IDE3.具体实现3.1数据预处理（data.py）（1）导入包（2）定义数据类3.2模型Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）（1）导入包（2）Generator（3）Discriminator（4）权重初始化3.3网络训练（net.py）（1）导入包（2）创建类3.4 主函数（main.py）（1）导入文件（2）定义超参数（3）实例化（4）进行训练4.训练过程4.1
2021-09-05 10:55:17
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原创 【Pytorch】DCGAN实战（二）：基于Oxord17的鲜花图像生成
文章目录1.实现效果2.环境配置2.1Python2.2Pytorch、CUDA2.3Python IDE3.具体实现3.1数据预处理（data.py）（1）导入包（2）定义数据类3.2模型Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）（1）导入包（2）Generator（3）Discriminator（4）权重初始化3.3网络训练（net.py）（1）导入包（2）创建类3.4 主函数（main.py）（1）导入文件（2）定义超参数（3）实例化（4）进行训练4.训练过程4.1
2021-09-05 09:29:55
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原创 【Pytorch】DCGAN实战（一）：基于MINIST数据集的手写数字生成
【Pytorch】DCGAN实战（一）：基于MINIST数据集的手写数字生成1.实现效果2.环境配置2.1Python2.2Pytorch、CUDA2.3Python IDE3.具体实现3.1数据预处理（data.py）（1）导入包（2）定义数据类3.2模型Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）（1）导入包（2）Generator（3）Discriminator（4）权重初始化3.3网络训练（net.py）（1）导入包（2）创建类3.4 主函数（main.py）（1）
2021-09-04 23:37:58
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空空如也
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