torch问题及解决方案汇总（持续更新）

最新推荐文章于 2025-05-28 11:32:57 发布
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本文详细介绍了如何解决torch库安装时遇到的libjpeg.so库缺失问题及使用过程中遇到的ipython版本不兼容问题。包括下载并安装jpeg源码，以及选择使用gnuplot替代ipython进行绘图。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、libjpeg.so库
问题描述：torch/install/lib/lua/5.1/libjpeg.so: undefined symbol: jpeg_mem_src
wget http://www.ijg.org/files/jpegsrc.v8d.tar.gz
tar -xvf jpegsrc.v8d.tar.gz
cd jpeg-8d/
sudo ./configure
sudo make
sudo make install

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch
./install.sh

二、itorch
问题描述：Unsupported ipython version. Only major versions 2.xx, 3.xx, or 4.xx (Jupyter) are supported
解决方案使用itorch模块可以画图，但是需要ipython2.2,（要求python2.7版本以上），由于系统使用的版本是python2.6，所以可以选择使用gnuplot代替
sudo yum intsall gnuplot44



YOLO8训练遇到的各种报错及解决方案
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
08-06 1547
在Windows系统中，由于其多进程模型的特殊性，使用多进程加载数据时经常会遇到问题。在Linux系统中，通常可以使用多个子进程进行数据加载，但在Windows系统中必须将进程数设置为单进程来避免错误。此问题可能是当前使用的GPU正在被其他应用程序占用，导致显存不足。需要关闭其他应用程序以释放显存。这是由于Pillow版本问题，最新的10.0版本会产生上述问题。虽然调整后会在一定程度上影响模型的泛化能力并容易导致过拟合，但在必要时可以将。降低PyTorch和CUDA版本。使用device指定GPU。
【知识点】大模型面试题汇总（持续更新）
q742971636的博客
05-15 172
Decoder 像一名“提问者”，Encoder 像一本“百科全书”。Cross-Attention 是 Decoder 根据当前生成状态（Query），从百科全书（K/V）中检索相关内容的过程。在问题17里有一句代码：也是多头注意力qkv那一套，只不过这里encoder出来的百科全书作为KV了。tgt 是来自decoder的。这就是交叉注意力。# Step 2: Cross-Attention（Query 来自 decoder，K/V 来自 encoder）
解决警告： Did you have `libjpeg` or `libpng` installed before building `torchvision` from source?
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08-09 2896
d:\anaconda3\envs\py39\lib\site-packages\torchvision\io\image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: '[WinError 127] 找不到指定的程序。以上方法不行的话，再尝试使用conda或pip来安装libjpeg和libpng。首先尝试安装了pillow，这个包默认安装libjpeg和libpng。
Ubuntu安装anaconda3+pytorch
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09-23 1233
下载 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 安装 bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 换源 vim .condarc channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_cha
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深度学习cuda环境搭建出现的问题总结
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pytorch~torchversion的理解
仰望星空的博客
10-13 1825
https://blog.youkuaiyun.com/tsq292978891/article/details/79403617
隐性仇恨言论检测方法汇总
03-10
### 隐性仇恨言论检测的方法和技术 #### 基于深度学习的模型 为了应对隐性仇恨言论的独特挑战，研究人员探索了多种基于深度学习的技术。一种有效的方式是在双向LSTM的基础上引入领域特定词嵌入，这有助于捕捉上下文中的细微差别和语义变化[^1]。 ```python import torch.nn as nn class BiLSTMModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim): super(BiLSTMModel, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, bidirectional=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, output_dim) def forward(self, text): embedded = self.embedding(text) lstm_out, _ = self.lstm(embedded) dense_outputs = self.fc(lstm_out[-1]) return dense_outputs ``` #### 转移学习与预训练模型的应用 除了构建专门针对某一任务设计的新架构外，迁移学习也成为了提升性能的重要手段之一。BERT作为一种强大的预训练语言模型，在经过适当调整后可以很好地适应仇恨言论分类的任务需求。此外，LLAMA-13B这样的大型语言模型同样展示了良好的泛化能力，并能通过微调进一步优化对于复杂场景的理解[^3]。 #### 特殊数据集的设计 考虑到传统方法难以识别那些不含有明显攻击性词语但却充满敌意的信息片段，ToxiGen应运而生。该工具包不仅提供了高质量标注的数据样本用于训练更加敏感且精准度更高的分类器；更重要的是它强调了如何有效地模拟真实世界中存在的间接表达形式——即所谓的“隐喻型”或“暗示型”的负面情绪传递方式[^2]。 #### 处理策略与未来方向 面对日益增长的变化趋势以及不断涌现出来的新现象，持续改进现有算法并开发新的解决方案显得尤为迫切。一方面要加强对新兴社交平台特征的研究力度，另一方面则需深入挖掘多模态融合的可能性，从而更好地服务于公共安全和社会和谐稳定的大局之中。
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