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RSS订阅原创 conda备份虚拟环境
conda env export > environment.yml（填写自己需要备份的路径）注意：如果有需要手动安装的包时，以上方法依旧报错，需要手动安装该包。1°激活需要备份的虚拟环境。2°导出环境的配置信息。3°备份环境的依赖包。1°创建新的虚拟环境。
2025-04-10 16:46:21
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原创 ubuntu创建docker容器，打包docker容器
15037c0c9ffc：id号，可通过docker ps命令查看。3649：端口号，自己设定，不能与已有容器重复。/media/admin321/ch：映射路径。my_docker:v1：保存的文件名。2、创建新的docker容器。22：映射到服务器的端口号。
2024-09-10 16:00:07
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原创 flask中实现web国际化
3、执行：pybabel extract -F babel.cfg -o /home/song/Documents/Codes/subtitle-flask-bar/translates/en/messages.pot .[python: app.py] #app.py为你的python文件路径，会提取app.py下.html文件中的内容，需要翻译的内容用{{_(' ')}}包裹。会生成一个.pot文件，其中msgid "登录"表示原内容，msgstr "login in"表示翻译的内容。
2024-08-14 12:14:55
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原创 Github更新仓库
注意这里选择SSH链接，而不是HTTPS链接。然后把需要补充的内容放到该文件夹下面，继续下一步。5、git commit -m "注释"
2024-07-09 15:57:32
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原创 RuntimError:one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace ...
解决方案:更换torch版本，以下版本可以正常运行。
2023-07-01 20:33:08
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原创 知识工程（1）机器人移动问题；（2）爱因斯坦会死问题；（3）手写数字识别网络；（4）牛顿迭代法求根号2；（5）蒙特卡洛贪心算法解决小猪过河；（6）摩托车最远距离计算；（7）计算24点
知识工程笔记。
2023-06-25 19:25:42
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原创 python实现GPU编程——边缘检测（Prewitt 算子和Sobel算子）
本次课程详细介绍了GPU编程，通过本次实验，我学习了如何调用python的numba库进行GPU加速数据运算，学习了如何设置grid、block、thread的大小以及如何遍历每一个线程。通过本次实验证明GPU编程可以在一定程度上提高运算速率，在实现的边缘提取方面，GPU运算时间仅为CPU运算时间的四分之一。
2023-06-16 17:10:04
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原创 pytorch教程4-----自定义数据集
检索数据集的特征并一次标记一个样本。在训练模型时，我们通常希望 在“小批量”中传递样本，在每个时期重新洗牌数据以减少模型过度拟合，并使用 Python 的 加快数据检索速度。我们已将该数据集加载到DataLoader中，并可以根据需要循环访问该数据集。下面的每次迭代都会返回一批 图像and标签（分别包含特征和标注）。自定义数据集类必须实现三个函数：__init__、__len__和__getitem__。，在我们遍历所有批次后，数据将被洗牌。准备数据以使用数据加载程序进行训练。遍历 DataLoader。
2023-05-30 14:45:39
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原创 nvidia-smi报错:unable to determine the device handle for GPU 0000:09:00.0 Unknown error.
nvidia-smi报错:unable to determine the device handle for GPU 0000:09:00.0 Unknown error.
2023-05-29 20:38:59
2024
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原创 pytorch教程3----TensorBoard
安装了TensorBoard（pip install tensorboard），就可以让你记录PyTorch模型。并将指标放入一个目录中(events文件)，以便在 TensorBoard UI 中进行可视化。标量、图像、直方图、图形和嵌入可视化都是支持的。执行上述代码，文件夹会保存一个events文件；在命令行输入 -------注意文件路径不需要events路径，为events上一级路径；
2023-05-26 11:59:04
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原创 pytorch教程2----搭建神经网络
torch.nn.Flatten（start_dim=1,end_dim=-1） 运行结果：torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)in_features (int) – size of each input sampleout_features (int) – size of each output samplebias (bool) – If set to , the layer w
2023-05-26 10:15:29
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空空如也
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