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原创 新服务器ubuntu系统相关操作
3、安装默认cuda：sudo apt install nvidia-cuda-toolkit，默认安装的是仓库中可用的最新“稳定”版本。1、查看驱动：驱动版本535.216.01能够支持cuda12.2，下面直接使用默认安装的cuda。4、安装anaconda：Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh。确保按照文件中的格式正确添加。更改完成后，需要重新登录，以使更改生效。这边最好直接下载包，使用pip install 进行安装。2、赋予用户管理员权限。
2024-12-25 23:11:18
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原创 word实现交叉引用多个参考文献记录
2]变成了{ REF _Ref182664790 \r \h }，需加上。[4]变成了{ REF _Ref182664792 \r \h }，需加上。
2024-11-16 16:37:07
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原创 自我管理windows虚拟环境learn跟新版（cuda11.3+cudnn8.5.0）
【代码】自我管理windows虚拟环境learn跟新版（cuda11.3+cudnn8.5.0）
2024-09-29 10:06:12
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原创 远程服务器安装anaconda并创建虚拟环境
当出现You can undo this by running conda init --reverse $SHELL？[yes|no]: no（选择no即可）或者选择本地下载，清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/[yes|no]: yes（选择yes即可）6、在learn环境中安装tensorflow-gpu==2.10.0。4、更新一下配置验证查看是否安装成功。(x.x.x.x是服务器IP地址)
2024-09-29 09:59:59
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原创 Windows本地连接远程服务器并创建新用户详细记录
（1）服务器IP地址：x.x.x.x（2）服务器名称：root（一般默认为root，当然也有别的名称）（3）服务器登陆密码：****
2024-09-21 14:52:09
799
原创 Windows本地pycharm使用远程服务器conda虚拟环境
2、添加远程服务器的虚拟环境，在pycharm右下角落选择 添加新的解释器>>SSH。1、Windows下载pycharm专业版，必须是专业版，不然连不了远程服务器。3、输入服务器Ip地址、用户名以及密码，并选择服务器的虚拟环境。4、这样就可以在本地使用服务器的虚拟环境以及GPU了。
2024-09-19 10:38:31
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原创 关于numpy==2.0.1过高引起的问题：RuntimeError: Numpy is not available
【代码】关于numpy过高引起的问题：RuntimeError: Numpy is not available。
2024-09-19 09:47:09
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原创 Windows10安装cuda11.3.0+cudnn8.5.0，以及创建conda虚拟环境（pytorch）
5、 创建一个名为<learn>的环境，python版本为3.9，需要注意的是pytorch与python对应。根据cuda11.3.0，参照下图我选择了pytorch=1.12.0、python=3.9。1、检查电脑驱动版本为561.09，选择cuda版本，下图可知cuda版本<12.6。需登录NVIDIA账号，没有就用电子邮箱注册。6、检查是否安装成功。
2024-09-19 09:35:39
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原创 学习记录：神经网络之三维卷积conv3d操作（3）
PyTorch对2个2通道的5x4x3的体积数据，依次使用三个卷积核，输出通道数变为3。PyTorch首先对2个2通道的5x6x7的体积数据使用3x3x3卷积核进行卷积，输出通道为3。对2个4通道的5x6x7的体积数据使用3x3x3卷积核进行卷积，输出通道为5。然后对两者拼接。
2023-05-09 18:16:24
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原创 学习记录：神经网络之三维卷积conv3d操作（2）
3D卷积操作：PyTorch对2个2通道的5x4x3的体积数据，使用一个3x2x1的卷积核进行卷积，输出通道数变为3。
2023-05-09 17:34:22
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原创 学习记录：神经网络之三维卷积conv3d操作（1）
PyTorch对1个1通道的2x2x2的体积数据，使用一个1x1x1的卷积核进行卷积，输出通道数变为2。
2023-05-09 16:40:45
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原创 学习记录：BRATS 2021数据集介绍
BRATS 2021数据集是一个医学图像分割数据集，该数据集由2000例患者脑部MRI（核磁共振成像）扫描构成。其中训练集有1251例、验证集219例、测试集530例，每例MRI扫描有4个模态的3D图像。其中训练集是包含3D图像和分割标签的，而验证集和测试集则不包含分割标签，验证集被用于公共排行榜，测试集不公开，用作参赛者的最终排名评测。
2023-04-19 19:03:30
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原创 学习记录：安装torchio
安装torchio：pip3 install torchio -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
2023-04-12 19:45:38
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原创 学习记录：AttributeError: module ‘torch._C‘ has no attribute ‘_cuda_setDevice‘
学习记录：AttributeError: module ‘torch._C‘ has no attribute ‘_cuda_setDevice‘ 解决方案：安装适合GPU版本的torch
2023-04-12 19:03:21
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原创 学习记录：RuntimeError:applying transform ＜monai.transforms.compose.Compose object at 0x000002732A5DDFD0＞
RuntimeError:applying transform ＜monai.transforms.compose.Compose object at 0x000002732A5DDFD0＞ 解决方案：降低numpy版本
2023-04-12 18:34:13
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原创 学习记录：RuntimeError: unable to open shared memory object ＜/torch_20565_2307541897＞
解决：RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process 5.RuntimeError: unable to open shared memory object ＜/torch_20565_2307541897＞
2023-03-16 16:00:34
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原创 学习记录：Windows系统cuda11.6，安装pytorch1.12.0、python3.9
学习记录：Windows系统cuda11.6，安装pytorch1.12.0、python3.9
2023-03-15 13:09:39
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原创 学习记录：windows笔记本卸载cuda10.0、Anaconda3-2019、pycharm-2021，并跟新驱动重新安装cuda11.6、anaconda3-2022、pycharm-2022
windows笔记本卸载cuda10.0、Anaconda3-2019、pycharm-2021，并跟新驱动重新安装cuda11.6、cudnn8.5.0、anaconda3-2022、pycharm-2022
2023-03-14 23:33:59
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原创 学习记录：Windows系统下复现目标检测算法（pytorch-retinanet）训练自己标注的数据集
Windows系统下复现目标检测算法训练自己标注的数据集
2023-03-10 17:38:25
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原创 学习记录：Windows系统下cuda10.0选择安装python3.9版本后安装pytorch失败（附加解决方案）
Windows系统下cuda10.0选择安装python3.9版本后安装pytorch失败，在cuda10.0基础上选择正确的pytorch版本和python版本至关重要。cuda10.0+torch1.2.0+python3.9是无法安装的。
2023-03-09 19:39:54
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原创 学习记录：win10系统labeling标注工具的使用以及前期anaconda环境搭建完整版
labeling标注工具的使用以及前期anaconda环境搭建完整版
2023-03-06 19:34:01
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原创 学习记录：在office 2019（家庭和学生版）的基础上，安装Visio2019（亲自装过这个版本）
在office 2019（家庭和学生版）的基础上，安装Visio2019
2023-03-03 16:24:51
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原创 学习记录：Ubuntu系统下tensorboard可视化查看events.out.tfevents文件
Ubuntu系统下tensorboard可视化查看events.out.tfevents文件
2023-03-03 15:49:30
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原创 学习记录：Ubuntu16.04下cuda和cudnn的卸载和升级（以cuda9.0 升级到 cuda10.0为例)
ubuntu系统下的cuda、cudnn卸载和安装
2023-03-01 14:21:12
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