- 写在前面 最近,学习之余,想继续搞以前的深度学习.虽然电脑上已经安装配置好tensorflow,但是鉴于其学习难度较高,且我是一个忠实的Pythoner(爱所有Python化的东西),因此果断入坑! 这里有几篇对比tensorflow和pytorch的文章,希望能增加对二者认识. 1:PyTorch vs TensorFlow,哪个更适合你 2:用PyTorch还是TensorFlow?斯坦福大学CS博士生带来全面解答 3:PyTorch 到底好用在哪里? - 安装过程 然而,安装过程并非一

原文: 最新百度地图支持Fragment(注意事项)   开篇:老的百度地图通常都要继承MapActivity,这样不利于代码的可扩展性,再加上Fragment的流行,老的百度地图已经远远不能满足的大家的需求,于是新版百度地图问世了.它不再需要继承MapActivity,开发者们可以随心而欲地去使用它们了. 注意事项:1.如果要使用新的百度地图API,就要申请新的Key(老版本的百度地图对应老key,百度官方表示仍然可用).     点击这里进入申请新key的网址(百度官方网址) 2.新Key机

目录 前言 Microsoft.AspNetCore.Mvc.ViewFeatures.Internal 消失了 升级到 ASP.NET Core 3.1 项目文件(.csproj) Program.cs Startup.cs ViewBag 与 Razor Pages 第一次接触 ViewBag 与 Razor Pages 第二次接触 小结(文件更改对比图) ASP.NET Core 3.1的确很棒,肉眼可见的快.快.快! 前言 2019年的最后一个月,微软终于发布了.Net Core 3.1

from selenium import webdriverimport timedriver = webdriver.Ie()driver.get("http://www.baidu.com/")#点击登录链接time.sleep(3)driver.find_element_by_xpath("//*[@id='u1']/a[7]").click()#点击用户登录按钮time.sleep(2)driver.find_element_by_class_name(&q

创建start.py,代码如下: #!/usr/bin/env python try: # Python 3 from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler, test as test_orig import sys def test (*args): test_orig(*args, port=int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 8000) except ImportEr

IntelliJ IDEA 2020.1 的第二个早期访问版本已发布,新的 EAP 构建对调试器和事件探查器(Profiler)进行了改进,并引入了新的提交工具窗口(Commit toolwindow)以及禅模式(Zen Mode). 用于调试器的数据流分析协助功能 IntelliJ IDEA 2020.1 向调试器添加了数据流分析协助功能(dataflow analysis assistance),此功能根据程序执行的当前状态预测并显示可能的异常以及始终为真/假的条件. 当我们调试 Java

原文地址:http://blog.csdn.net/sk719887916 作者:skay 基于6.0最新的API 支持TV的框架 Android 6.0已完美支持TV开发,之前的5.0后RecyclerView已经很满足我们在Android TV上开发需求了,但是谷歌之后推出的新的support库包含了支持TV的API,主要有android.support.v17.leanback.widget下的一些关键类. android.support.v17.leanback.widget leanb

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

Centos7默认自带了Python2.7版本,但是因为项目需要使用Python3.x你可以按照此文的三个方法进行安装. 注:本文示例安装版本为Python3.5, 一.Python源代码编译安装 安装必要工具 yum-utils ,它的功能是管理repository及扩展包的工具 (主要是针对repository) $ sudo yum install yum-utils 使用yum-builddep为Python3构建环境,安装缺失的软件依赖,使用下面的命令会自动处理. $ sudo yum

https://pip.pypa.io/en/latest/quickstart/ pip的使用文档 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/   .whl文件 到这个网站下载  (通常情况下是用pip install安装,有些库安装遇到困难后,就要到这个站点,下载.whl 文件再安装) https://pypi.python.org/pypi  PyPI - Python包索引 .是Python编程语言的软件仓库. https://pypi.doub

目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu16.04 2. 安装显卡驱动 3.安装Cuda8.0 4. 安装Cudnn6.0 5. 清华源安装Anaconda 6. 安装tensorflow 7. 验证您的安装 运行一个简短的 TensorFlow 程序 8. 卸载cudnn5.1升级为cudnn6.0 深度学习环境搭建:Tensorflo

一.安装OpenssL 1.下载的压缩包放在根目录 wget http://www.openssl.org/source/openssl-1.0.2j.tar.gz 2.在文件夹下解压缩,得到openssl-1.0.2j文件夹 tar -xzf openssl-1.0.2j.tar.gz 3.进入解压的目录: cd openssl-1.0.2j 4.设定Openssl 安装,( --prefix )参数为欲安装之目录,也就是安装后的档案会出现在该目录下: ./config --prefix=/u

一.安装OpenssL 1.下载的压缩包放在根目录 wget http://www.openssl.org/source/openssl-1.0.2j.tar.gz 2.在文件夹下解压缩,得到openssl-1.0.2j文件夹 tar -xzf openssl-1.0.2j.tar.gz 3.进入解压的目录: cd openssl-1.0.2j 4.设定Openssl 安装,( --prefix )参数为欲安装之目录,也就是安装后的档案会出现在该目录下: ./config --prefix=/u

现在的pyinstaller 最新版本已经支持python3.6版本的打包了只需要进行如下的操作即可 1. pip install pyinstaller 2. pip install --upgrade pyinstaller 3.pip install https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/archive/develop.tar.gz 4.在对应的项目目录下 打包 执行 pyinstaller -F show.py  即可在对应的dist文件下

Centos7默认自带了Python2.7版本,但是因为项目需要使用Python3.x你可以按照此文的三个方法进行安装. 注:本文示例安装版本为Python3.5, 一.Python源代码编译安装 安装必要工具 yum-utils ,它的功能是管理repository及扩展包的工具 (主要是针对repository) $ sudo yum install yum-utils 使用yum-builddep为Python3构建环境,安装缺失的软件依赖,使用下面的命令会自动处理. $ sudo yum

最近刚开始学习深度学习,参考了一篇深度学习的入门文章,原文链接:https://medium.freecodecamp.org/everything-you-need-to-know-to-master-convolutional-neural-networks-ef98ca3c7655. 文章内容就是kaggle上的一个competition,识别图像中是否存在航拍仙人掌,使用了Pytorch框架,原文代码有些许错误,经改正后代码如下: import numpy as np import pa

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo

利用Git安装 最简单也是最有效的方法 1. 获取Vim仓库: git clone https://github.com/vim/vim.git 2. 升级到最新的版本: cd vim git pull 3. 安装: cd src make distclean #如果你以前编译过Vim make sudo make install 错误解决: 报错:checking for tgetent()... configure: error: NOT FOUND! You need to install

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复

pytorch 简介 pytorch 是目前世界上最流行的两个机器学习框架的其中之一,与 tensoflow 并峙双雄.它提供了很多方便的功能,例如根据损失自动微分计算应该怎样调整参数,提供了一系列的数学函数封装,还提供了一系列现成的模型,以及把模型组合起来进行训练的框架.pytorch 的前身是 torch,基于 lua,而 pytorch 基于 python,虽然它基于 python 但底层完全由 c++ 编写,支持自动并列化计算和使用 GPU 加速运算,所以它的性能非常好. 传统的机器学习

PyTorch 的诞生 2017 年 1 月,FAIR(Facebook AI Research)发布了 PyTorch.PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架.Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架,但是因为 Lua 语言较为小众,导致 Torch 学习成本高,因此知名度不高. PyTorch 的发展 2017 年 1 月正式发布 PyTorch. 2018 年 4 月更新 0.4.0 版,支持 Windows 系统,caffe2