sinat_38059712的博客

import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available()) 上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到，并没有说明是否能正常使用，要想看Pytorch能不能调用cuda加速，还需要简单的测试一下： a = torch.Tensor(5,3) a = a.cuda() print(a) Cuda runtime error (48) : no kernel image is available for execu

import torch import torch.nn as nn import itertools import matplotlib.pyplot as plt initial_lr = 0.1 epochs = 100 # 定义一个简单的模型 class model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_cha

>>> import cv2 >>> seeds = cv2.ximgproc.createSuperpixelSEEDS(img_sp.shape[1], img_sp.shape[0], img_sp.shape[2], num_superpixels, 15, 3, 5, True) Traceback (most recent call last): AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'ximgp

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html添加链接描述

y=x−E[x]Var[x]+ϵ∗γ+βy = \frac{x - \mathrm{E}[x]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x] + \epsilon}} * \gamma + \betay=Var[x]+ϵ​x−E[x]​∗γ+β The mean and standard-deviation are calculated per-dimension over the mini-batches and :math:\gamma and :math:\beta are learnable par

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目录1. 安装Anaconda32. 查看电脑显卡信息3. 创建PyTorch环境4. PyTorch安装5. 验证安装成功6. PyCharm中配置PyTorch 1. 安装Anaconda3 官网下载Anaconda3：https://www.anaconda.com/distribution/ 运行下载好的.exe文件 Win+R 调出运行对话框，输入 cmd 回车，输入 py...

Pytorch教程学习笔记 转载自：Teeyohuang 分类专栏 - Pytorch学习笔记 Pytorch进行CIFAR-10分类 CIFAR-10数据加载和处理 定义卷积神经网络 定义损失函数和优化器 训练 测试 Pytorch进行mnist训练和测试 Pytorch创建自己的数据集 用于分类的数据集 用于分割的数据集 参考： https://blog.csdn.n...