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從零教你安裝pytorch并在pycharm中使用_python_腳本之家
,在目錄下是有這個(gè)文件的,用dll組件查看發(fā)現(xiàn)依賴缺少很多文件,不是能一個(gè)個(gè)找到再添加的了,也有說法是電腦缺少C++的運(yùn)行環(huán)境,但在本機(jī)中查看是裝了的,卸載重裝也沒用,最后想到是不是可能版本不對(duì)應(yīng),分別嘗試了不同的pytroch版本和CUDA版本,最后試了環(huán)境本身的python版本降到3.9才成功,可官網(wǎng)明明白白寫著支持3.12,具體咋回事
www.dbjr.com.cn/python/3367490...htm 2025-6-2
pytorch中torch.stack()函數(shù)用法解讀_python_腳本之家
一、基本功能 pytroch官方文檔對(duì)于這個(gè)函數(shù)的描述很簡(jiǎn)略。 只有一句話: 在維度上連接(concatenate)若干個(gè)張量。(這些張量形狀相同)。 經(jīng)過代碼總結(jié)歸納,可以得到stack(tensors,dim=0,out=None)函數(shù)的功能: 將若干個(gè)張量在dim維度上連接,生成一個(gè)擴(kuò)維的張量,比如說原來你有若干個(gè)2維張量,連接可以得到一個(gè)3維的張量。
www.dbjr.com.cn/python/320077k...htm 2025-6-6
Python安裝Pytorch最新圖文教程_python_腳本之家
cmd命令行輸入nvidia-smi,在第一行最右邊可以看到CUDA的版本號(hào),我的版本是11.1 2、安裝Pytroch 1、點(diǎn)擊進(jìn)入Pytorch官網(wǎng) 然后選擇Get Started,就是如下界面 2、這里進(jìn)行Pytorch版本的選擇,首先我選擇的是Stable穩(wěn)定版,然后OS是Windows系統(tǒng),Package包就使用Conda,Language肯定選Python,最后的Compute Platform就根據(jù)大家的需求...
www.dbjr.com.cn/article/2809...htm 2025-5-16
pytorch 模擬關(guān)系擬合——回歸實(shí)例_python_腳本之家
本次用 pytroch 來實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的回歸分析,也借此機(jī)會(huì)來熟悉 pytorch 的一些基本操作。 1. 建立數(shù)據(jù)集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 importtorch fromtorch.autogradimportVariable importmatplotlib.pyplot as plt # torch.linspace(-1,1,100)表示返回一個(gè)一維張量,包含在區(qū)間 -1到1 上...
www.dbjr.com.cn/article/1784...htm 2025-6-8
pytorch 自定義數(shù)據(jù)集加載方法_python_腳本之家
pytorch 官網(wǎng)給出的例子中都是使用了已經(jīng)定義好的特殊數(shù)據(jù)集接口來加載數(shù)據(jù),而且其使用的數(shù)據(jù)都是官方給出的數(shù)據(jù)。如果我們有自己收集的數(shù)據(jù)集,如何用來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)呢?此時(shí)需要我們自己定義好數(shù)據(jù)處理接口。幸運(yùn)的是pytroch給出了一個(gè)數(shù)據(jù)集接口類(torch.utils.data.Dataset),可以方便我們繼承并實(shí)現(xiàn)自己的數(shù)據(jù)集接口。
www.dbjr.com.cn/article/1678...htm 2025-5-30
pytorch 實(shí)現(xiàn)計(jì)算 kl散度 F.kl_div()_python_腳本之家
F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中計(jì)算kl散度的函數(shù),它的用法有很多需要注意的細(xì)節(jié)。 輸入 第一個(gè)參數(shù)傳入的是一個(gè)對(duì)數(shù)概率矩陣,第二個(gè)參數(shù)傳入的是概率矩陣。并且因?yàn)閗l散度具有不對(duì)稱性,存在一個(gè)指導(dǎo)和被指導(dǎo)的關(guān)系,因此這連個(gè)矩陣輸入的順序需要確定一下。如果現(xiàn)在想用Y指導(dǎo)X,第一個(gè)參數(shù)要傳X,第二...
www.dbjr.com.cn/article/2130...htm 2025-5-28
解決torch.autograd.backward中的參數(shù)問題_python_腳本之家
今天小編就為大家分享一篇解決torch.autograd.backward中的參數(shù)問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧 torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=None, create_graph=False) 給定圖的葉子節(jié)點(diǎn)variables, 計(jì)算圖中變量的梯度和。 計(jì)算圖可以通過鏈?zhǔn)椒▌t求導(dǎo)。如...
www.dbjr.com.cn/article/1779...htm 2025-5-26