转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10494787.html 在ubuntu上编译PANet/Detectron.pytorch时,总提示-std=c99的错误. https://github.com/pytorch/pytorch/issues/8483#issuecomment-408764486 指出,在使用sh make.sh之前,使用CFLAGS="-std=c99".我这边开始弄了半天也没成功.后来发现他说的是对…

使用pytorch时所遇到的问题总结 1.ubuntu vscode切换虚拟环境 在ubuntu系统上,配置工作区文件夹所使用的虚拟环境.之前笔者误以为只需要在vscode内置的终端上将虚拟环境切换过来即可,后来发现得通过配置vscode的解释器(interpreter)具体方法如下: 选中需要配置的文件夹,然后点击vscode左下角的写有“Python ***”的位置(或者使用快捷键“ctrl+shift+p”)-->选择文件夹-->从解释器列表中选择要用的解释器.完成设置后,会在文件夹下面…

安装或者更新完pytorch后,运行不了,显示错误: (base) xu@xusu:~$ python Python (default, Dec , ::) [GCC ] :: Anaconda, Inc. on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch Trace…

在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax.看得我头大,所以整理本文以备日后查阅. 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F).二者函数的区别可参见 知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么? 下面是对与cross entropy有关的函数做的总结: torch.nn torch.nn.func…

一.安装 按照 http://pytorch.org 官网上的说明来做,遇到了几个坑.记录如下: 1.用 conda 安装 pytorch 时,下载安装包非常慢,无法忍受. 解决办法:用蓝灯FQ,将蓝灯设置为“代理所有流量”.在linux下要注意是否真的代理了所有的流量. 2.对于比较旧的电脑,安装成功后,运行时python崩溃 解决办法:用源代码安装方式,重新编译.安装 pytorch. 总结: 从速度上看,还是直接用源代码安装简单快捷,只是编译较耗费时间,但是中途没有遇到什么问题. 编译结束…

安装pytorch时,官网不能选择版本.原以为是浏览器问题,换了几个浏览器都不行. 后来FQ之后,就能选择版本了. sudo pip install torch torchvision…

简介 每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文…

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得…

既然你已经读到了这篇文章,我就断定你已经开始了你的深度学习之旅了,并且对人造神经网络的研究已经有一段时间了:或者也许你正打算开始你的学习之旅.无论是哪一种情况,你都是因为发现你陷入了困惑中,才找到了这篇文章.你可能查询浏览了各种各样的深度学习的框架和库,但是其中有两个比较突出,他们是两个最流行的深度学习库:TensorFlow 和 PyTorch.你没有办法指出这两个库有什么本质的不同,不用担心!我将在这网络上无休止的存储空间中添加一篇新的文章,也许可以帮你弄清楚一些问题.我将简要的快速的给出你…

一段时间没有更新博文,想着也该写两篇文章玩玩了.而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择.本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分类器,并且会使用相对完整的Pytorch训练框架,因此对于初学者来说应该会是一个方便入门且便于阅读的文章.本文的代码来源于我刚学Pytorch时的小项目,可能在形式上会有引用一些github上的小代码.同时文风可能会和我之前看的一些外国博客有点相近. 本文适用对象: 刚入门的Pytorch新手,想要用Pytorch来完…