深度学习中常用linux命令总结 1.创建文件夹 mkdir 文件名2.删除文件 rm -d 目录名 #删除一个空目录 rmdir 目录名 #删除一个空目录 rm -r 目录名 #删除一个非空目录 rm 文件名 #删除文件3. cd ..代表上一级目录 cd ~代表HOME目录 cd -代表前cd 一目录4.复制文件到指定目录 cp -r 要复制的 复制到5.pwd 显示工作的路径6.cat file1 从第一个字节开始正向查看文件的内容 7.vim编译器的使用流程: 1)vim -- 进入文件…

[深度学习] Pytorch学习(一)-- torch tensor 学习笔记 . 记录 分享 . 学习的代码环境:python3.6 torch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% import torch print(torch.__version__) # 查看CUDA GPU是否可用 a = torch.cuda.is_available() print(a) #%% # torch.randperm x = torch.randperm(6) print(x) #%% #…

深度学习--PyTorch定义Tensor 一.创建Tensor 1.1未初始化的方法 ​ 这些方法只是开辟了空间,所附的初始值(非常大,非常小,0),后面还需要我们进行数据的存入. torch.empty():返回一个没有初始化的Tensor,默认是FloatTensor类型. #torch.empty(d1,d2,d3)函数输入的是shape torch.empty(2,3,5) #tensor([[[-1.9036e-22, 6.8944e-43, 0.0000e+00, 0.0000e+…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

参考:http://python.jobbole.com/87522/ 1.首先要安装Anaconda 1)什么是Anaconda Anaconda是Python的包管理器和环境管理器,是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本.其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等. 1.包管理 Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立即开始处理数据…

摘要 最近在学习linux,把自己学习过程中遇到的常用操作以及一些有助于理解的内容记录下来.我主要用的是ubuntu系统 命令提示符 '~' 这个是指用户的家目录,用户分为root用户和普通用户,root用户的家目录就是/root,普通用户的家目录是/home/user '#' 是指超级用户的提示符,$是指普通用户的提示符 文件处理命令 1.目录处理命令(目录相当于文件夹,专门用来存放文件) 1.创建目录: mkdir mkdir -p [目录名] # 相当于是递归创建目录 # 比如 mkdir…

1 简介 大家好我是费老师,Git作为世界上最流行的版本控制系统,可以说是每一位与程序打交道的朋友最值得学习的软件之一.除了管理自己的项目,如果你对参与开源项目感兴趣,那么Git更是联结Github.Gitlab等知名代码项目托管网站,与他人协作管理推进开源项目必须要掌握的工具. 而Git中的常用操作,虽然上手难度低,但涉及到细节处尤其是多分支操作,难免会让很多新手犯糊涂,今天我就给大家推荐一个开源项目,帮助使用者在轻松游戏的过程中熟练掌握Git常用方法. 2 利用Learn Git Branc…

WIN10, NVIDIA GeForce RTX 3060 python 3.7, CUDAv11.1.1, PyTorch 1.9, PyCharm 1.安装anacodah和PyCharm:   1.1为了稳定,此处安装了2019年10月16日的Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe   1.2 更换清华源:(更换 conda 源,将默认的国外源更换成国内源,显著提升相关库的下载速度.)编辑用户目录下的 .condarc 文件即可更换 conda 默认源.…

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按…

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本…