Shine_rise的博客

换了新电脑，之前的旧电脑连GPU都不支持ε=(´ο｀*)))，这次终于装上了GPU版本的Pytorch，但是在安装过程中如实是踩了无数坑，值得庆幸的是最后终于安装成功了！！我的环境是：win10+Anaconda+python3.6+cuda10.2+Pycharm该安装过程尤其适合家里网速很差，且没有翻墙软件的像我这样的小伙伴~文章目录1 查看CUDA版本2 新建虚拟环境3 配置清华镜像4 Pytorch下载5 检查是否安装成功6 其他1 查看CUDA版本首先必须要确定自己电脑支持的CUDA版本

系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.youkuaiyun.com/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录Deep Convolutional Generative Adversarial NetworksThe Pokemon DatasetThe GeneratorDiscriminatorTrainingSumma...

系统学习《动手学深度学习》点击下面这个链接，有全目录哦~https://blog.youkuaiyun.com/Shine_rise/article/details/104754764本篇目录9.3 目标检测和边界框9.3.1 边界框9.4 锚框9.4.1 生成多个锚框9.4.2 交并比9.4.3 标注训练集的锚框9.4.4. 输出预测边界框小结9.5 多尺度目标检测9.3 目标检测和边界框%matp...

线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归的基本要素模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:price=warea⋅area+wage⋅age+b\mathrm{pr...

线性回归torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，定义了7种CPU tensor和8种G...