深度学习环境测试代码_简单好用

最新推荐文章于 2024-06-11 10:37:18 发布
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#1024程序员节

这篇博客介绍了如何检查和验证NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN的安装情况，以及如何设置相关环境变量，确保深度学习环境的正确运行。

深度学习环境测试代码_简单好用

  1. N卡驱动：
    nvidia-smi

  2. cuda：
    nvcc -V
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

  3. cudnn:
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h

  4. 环境变量
    我的电脑–属性—高级系统设置—高级

深度学习入门代码详解（附代码）
Python，数据分析，机器学习，深度学习
11-28 3万+
目录 一、数据处理 1.1 读入数据 1.2 数据形状变换 1.3 数据集划分 1.4 数据归一化处理 1.5 封装成load data函数 二、模型设计 2.1 训练配置 2.2 训练过程 2.3 梯度下降法 2.4 计算梯度 2.5 使用Numpy进行梯度计算 2.6 确定损失函数更小的点 2.7 代码封装Train函数 2.8 训练扩展到全部参数 三、随机梯度下降法（ Stochastic Gradient Descent） 3.1 数据处理代码修改 3.2 ...
深度学习：训练、验证，保存模型，加载模型，测试，代码-案例写法总结
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@[TOC]目录 案例一：猫狗分类 参考：猫狗分类迁移学习案例详解 代码位置：E:\项目例程\猫狗分类\迁移学习\猫狗_resnet18_2 \猫狗分类_迁移学习可视化 定义训练+验证函数 #----训练模型----- import copy def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=10): t1 = time.time() best_model_wts = copy.deepcopy(mode
深度学习代码
HandsomeWey的博客
04-20 240
研究生期间代码
深度学习-[数据集+完整代码]基于卷积神经网络的缺陷检测
BS009的博客
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
深度学习pytorch代码：完整的卷积神经网络模型的搭建及训练(含注释)
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import torch.optim.optimizer import torchvision # 准备数据集 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from model import * from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(r"C:\Users\123\Desktop\python4.7\test03\data".
pytorch深度学习MNIST代码（2022）
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01-26 1266
这里只是一个走全程的代码，重在体验，如果想学习深度学习建议看 官方文档 大体步骤是： 1.先处理数据，分训练集和测试集 2.构建模型 3.优化模型参数 4.保存模型 5.加载模型，测试 训练代码 # -*- coding: utf-8 -*- # day day study day day up # create by a Man import torch from torchvision.datasets import MNIST from torchvision import tra
《Matlab计算机视觉与深度学习实战》代码_Matlab_deep_learning.zip
09-02
此外，书中还着重讲解了深度学习的原理及其在视觉任务中的应用，并通过大量的实例演示了如何使用Matlab进行深度学习模型的搭建、训练和测试。 在计算机视觉领域，本书可能涵盖的主题包括图像处理基础、特征提取、...
基于知乎文章httpszhuanlanzhihucomp412337232整体思路的深度学习模型复现项目_包含完整代码实现测试脚本和详细文档支持一键运行复现结.zip
09-05
项目的核心目标是复现文章中描述的深度学习模型，并提供了一套完整的代码实现、测试脚本和详尽的文档。这些资料使得任何人都能够一键运行代码，快速复现文章中的研究成果。 项目中包含了一个名为“xunfei2021_car_...
main.zip_人工智能/神经网络/深度学习_matlab__人工智能/神经网络/深度学习_matlab_
08-09
标题中的"main.zip_人工智能/神经网络/深度学习_matlab__人工智能/神经网络/深度学习_matlab_"揭示了这个压缩包文件的内容主要集中在人工智能、神经网络和深度学习领域，使用的是MATLAB编程语言进行实现。...
slover.zip_人工智能/神经网络/深度学习_Python__人工智能/神经网络/深度学习_Python_
08-09
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计算机视觉_OpenCV_SDK_Android_CMake_Gradle_插件_模块化_跨平台开发_图像处理_机器学习_深度学习_移动端集成_自动化构建_版本控制_Git_Submodule.zip
06-15
深度学习在处理大规模数据集时尤为有效，并且在计算机视觉任务中表现出色，如图像和语音识别。 移动端集成是指将软件应用集成到移动设备上，使得用户可以在智能手机和平板电脑等移动设备上运行这些应用。移动端集成...
深度学习(五)：FastFCN代码运行、测试与预测
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0 前言 全称：FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation----沈阳自动化所团队 论文：https://arxiv.org/abs/1903.11816 github：https://github.com/wuhuikai/FastFCN 本机：RTX3070、cuda-11.0、torch-1.7.1+cu110 ...
深度学习模型测试方法总结
weixin_43681666的博客
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深度学习模型测试的方法和标准整理 深度学习模型测试，是指系统性地对深度学习算法的可靠性、可移植性、效率进行评估。简单来说，算法测试主要做的是三件事：收集测试数据，思考需要什么样的测试数据以及数据的标注；跑测试数据，编写测试脚本批量运行；查看数据结果，统计正确和错误的个数，计算准确率等相关指标，查看错误数据中是否有共同的特征。 1相关术语 1.1Accuracy（准确率）、Precision（精...
深度学习测试代码——yolo-v3
qq_42832272的博客
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深度学习测试代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from models import * from utils import * import os, sys, time, datetime, random import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms from torch.autograd impor
10行代码实现目标检测，请收下这份教程
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作者 | Moses Olafenwa翻译 | 林椿眄出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）作为人工智能的一个重要领域，计算机视觉是一门可以识别并...
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最近在做有关深度学习的项目，大致内容就是车位检测，目前我用到的方案是将人脸关键点检测的深度学习模型迁移到车位检测上。在这个过程中经历过各种坎坷，对于深度学习的代码调试算是知道了写皮毛经验。下面就记录下，也分享出来供后面有需要的同学借鉴。 现在网上有很多深度学习的代码，有些论文都开原源了，其实他们代码都可以拿来直接改改就用的。就是在改代码的过程中可能会遇到各种问题，导致迟迟达不到目标效果。 我在将人脸关键点检测算法迁移到车位检测的过程中就遇到了这种问题。一开始...
深度学习训练和测试代码的判断方法
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如果有错误，欢迎指正。 如果自己要判断一段深度学习代码是训练代码还是测试代码，但是自己不太了解这个深度学习框架（如：TensorFlow、PyTorch），那么自己可以使用下面的方法判断这段代码是训练代码还是测试代码： 看这段代码是否引用了包含优化器的代码（一般通过搜索optim即可粗略判断），如果包含的话，这段代码就是训练代码，否则是测试代码。 ...
代码随想录知识星球-测试常见面试题精选.pdf
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深度学习环境配置完成，如何用代码测试一下
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### 验证深度学习环境是否配置成功 为了确认深度学习环境是否正确安装并能够正常运行，可以通过编写简单的代码来验证 TensorFlow、PyTorch 和 Theano 是否能够顺利导入，并检查它们的版本以及是否能利用 GPU 进行计算。 #### 1. 验证 TensorFlow 的可用性 以下代码可以用于检查 TensorFlow 是否成功导入，并查看其版本信息： ```python import tensorflow as tf print('TensorFlow version: %s' % tf.__version__) ``` 此外，还可以测试 TensorFlow 是否能够识别到 GPU 设备： ```python from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) ``` 如果输出中包含 `GPU` 相关的信息，则说明 TensorFlow 已经成功识别到了 GPU [^1]。 #### 2. 验证 PyTorch 的可用性 同样地，对于 PyTorch，也可以通过以下方式验证其是否能够正常工作： ```python import torch print('PyTorch version: %s' % torch.__version__) ``` 进一步地，可以测试 PyTorch 是否支持 CUDA（即是否可以使用 GPU）： ```python print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()) print('Number of GPUs:', torch.cuda.device_count()) ``` 如果输出为 `True` 和大于 `0` 的数字，则表示 PyTorch 成功识别到了 GPU 并可对其进行操作 [^1]。 #### 3. 验证 Theano 的可用性 Theano 虽然在近年来的使用频率有所下降，但仍然可以通过如下方式验证其安装状态： ```python import theano print('Theano version: %s' % theano.__version__) ``` 此段代码将打印 Theano 的版本号，以此确认该库是否已经正确安装 [^4]。 #### 4. 检查 Conda 环境是否激活 如果你是使用 Anaconda 来管理你的 Python 环境，确保当前使用的 Conda 环境是你安装这些深度学习框架的那个环境。你可以通过以下命令来检查当前环境： ```bash conda env list ``` 如果发现当前没有自动激活 base 环境，可以通过下面的命令来设置它： ```bash conda config --set auto_activate_base true ``` 这样，在打开终端时就会自动激活 base 环境 [^2]。 #### 5. 测试 CUDA Toolkit 安装 如果你直接安装了 CUDA Toolkit，比如版本 10.1，可以通过以下命令检查它的安装路径和版本： ```bash nvcc --version ``` 这将显示 CUDA 编译器驱动程序的版本信息，帮助你确认是否已正确安装 [^3]。 ---
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