在Ubuntu22.4下搭建pytorch深度学习环境

2023-05-16

Anacnda安装：这个在其他地方搜索，可以搜到参考oknacUbuntu下安装Anaconda的步骤（带图） - 知乎

安装完毕source ~/.bashrc进入base环境， conda deactivate是推出base环境命令

cuda安装： CUDA Toolkit 11.7 Downloads | NVIDIA Developer

代码：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.runsudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

pytorch安装： PyTorch

目前没有对应cuda11.7版本，经本人测试，11.6可以用

代码: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

pycharm使用：我是在base环境装的pytorch，新建一个项目，然后配置python解释器

测试：在pycharm中新建一个python文件，import torch没有爆红基本已经配置好了

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

ubuntu22

Pytorch

深度学习环境

在Ubuntu22.4下搭建pytorch深度学习环境的相关文章

为什么 PyTorch nn.Module.cuda() 不将模块张量移动到 GPU，而仅将参数和缓冲区移动到 GPU？

nn Module cuda 将所有模型参数和缓冲区移动到 GPU 但为什么不是模型成员张量呢 class ToyModule torch nn Module def init self gt None super ToyModule se
在pytorch张量中过滤数据

我有一个张量X like 0 1 0 5 1 0 0 1 2 0 我想实现一个名为的函数filter positive 它可以将正数据过滤成新的张量并返回原始张量的索引例如 new tensor index filter positive
PyTorch 中复数矩阵的行列式

有没有办法在 PyTorch 中计算复矩阵的行列式 torch det未针对 ComplexFloat 实现不幸的是目前尚未实施一种方法是实现您自己的版本或简单地使用np linalg det 这是一个简短的函数它计算我使用 LU
为什么 pytorch matmul 在 cpu 和 gpu 上执行时得到不同的结果？

我试图找出 numpy pytorch gpu cpu float16 float32 数字之间的舍入差异而我发现的内容让我感到困惑基本版本是 a torch rand 3 4 dtype torch float32 b torch r
Pytorch CUDA 错误：没有内核映像可用于在带有 cuda 11.1 的 RTX 3090 设备上执行

如果我运行以下命令 import torch import sys print A sys version print B torch version print C torch cuda is available print D torc
Pytorch GPU 使用率低

我正在尝试 pytorch 的例子https pytorch org tutorials beginner blitz cifar10 tutorial html https pytorch org tutorials beginner b
在 Pytorch 中估计高斯模型的混合

我实际上想估计一个以高斯混合作为基本分布的归一化流所以我有点被火炬困住了但是您可以通过估计 torch 中高斯模型的混合来在代码中重现我的错误我的代码如下 import numpy as np import matplotlib p
保存具有自定义前向功能的 Bert 模型并将其置于 Huggingface 上

我创建了自己的 BertClassifier 模型从预训练开始然后添加由不同层组成的我自己的分类头微调后我想使用 model save pretrained 保存模型但是当我打印它并从预训练上传时我看不到我的分类器头代码如下
Fine-Tuning DistilBertForSequenceClassification：不是学习，为什么loss没有变化？权重没有更新？

我对 PyTorch 和 Huggingface transformers 比较陌生并对此尝试了 DistillBertForSequenceClassificationKaggle 数据集 https www kaggle com c
样本（）和r样本（）有什么区别？

当我从 PyTorch 中的发行版中采样时两者sample and rsample似乎给出了类似的结果 import torch seaborn as sns x torch distributions Normal torch tens
将 Pytorch LSTM 的状态参数转换为 Keras LSTM

我试图将现有的经过训练的 PyTorch 模型移植到 Keras 中在移植过程中我陷入了LSTM层 LSTM 网络的 Keras 实现似乎具有三种状态类型的状态矩阵而 Pytorch 实现则具有四种状态矩阵例如对于hidden l
PyTorch 给出 cuda 运行时错误

我对我的代码做了一些小小的修改以便它不使用 DataParallel and DistributedDataParallel 代码如下 import argparse import os import shutil import time
使用 PyTorch 分布式 NCCL 连接失败

我正在尝试使用 torch distributed 将 PyTorch 张量从一台机器发送到另一台机器 dist init process group 函数正常工作但是 dist broadcast 函数中出现连接失败这是我在节点 0
Pytorch TypeError：eq() 收到无效的参数组合

num samples 10 def predict x sampled models guide None None for in range num samples yhats model x data for model in sam
Google Colab 使用 Transformers 和 PyTorch 微调 BERT Base Case 时出现间歇性“RuntimeError: CUDA out of memory”错误

我正在运行以下代码来微调 Google Colab 中的 BERT Base Cased 模型有时代码第一次运行良好没有错误其他时候相同的代码使用相同的数据会导致 CUDA 内存不足错误以前重新启动运行时或退出笔记本返回笔
运行时错误：大小不匹配，m1：[4 x 3136]，m2：[64 x 5]位于c：\ a \ w \ 1 \ s \ tmp_conda_3.7_1

我使用 python 3 当我插入变换随机裁剪大小 224 时它会给出未匹配错误这是我的代码 https github com kajasumanie medical plant classification blob master i
如何以干净高效的方式在 pytorch 中获得小批量？

我试图做一件简单的事情即使用火炬通过随机梯度下降 SGD 训练线性模型 import numpy as np import torch from torch autograd import Variable import pdb def
使用 Huggingface 变压器仅保存最佳权重

目前我正在使用 Huggingface transformers 构建一个新的基于 Transformer 的模型其中注意力层与原始模型不同我用了run glue py检查我的模型在 GLUE 基准测试上的性能但是我发现huggi
如何让火车装载机使用特定数量的图像？

假设我正在使用以下调用 trainset torchvision datasets ImageFolder root imgs transform transform trainloader torch utils data DataLoa
PyTorch：运行时错误：函数 MulBackward0 在索引 0 处返回无效梯度 - 预期类型 torch.cuda.FloatTensor 但得到 torch.FloatTensor

我不明白这个错误告诉我什么在另一个帖子 https github com NVIDIA flownet2 pytorch issues 139也解决了同样的问题但没有有效的解决方案 Traceback most recent call

随机推荐

suse11sp4配置vnc显示gnome

目录一 suse11sp4配置vnc默认显示xterm 二 suse11sp4配置vnc显示gnome桌面一 suse11sp4配置vnc默认显示xterm 今天给一台比较老的服务器配置vnc服务 xff0c 操作系统为suse11sp
读django文档——nginx + uwsgi 部署django项目

目录一配置uwsgi 二配置nginx 一配置uwsgi 本例是在anaconda虚拟环境webenv下面建立的django项目 xff0c 名字叫webdev 激活虚拟环境 xff0c 在该环境里面安装uwsgi conda ac
读django文档——Managing static files (e.g. images, JavaScript, CSS)

在上一篇读django文档 nginx 43 uwsgi 部署django项目苦行僧的妖孽日常 CSDN博客部署django项目后 xff0c 发现在runserver时都能正常部署的 static 文件都没有生效查看文档解决该问题
SAP HR模块配置假期日历和缺勤类型

目录一配置假期日历二配置缺勤信息类型 2 1 定义缺勤类型 2 2 定义缺勤的计算规则 2 3 分配缺勤计算规则到缺勤类型一配置假期日历 SAP的HR模块中 xff0c 业务顾问在实施的时候一般会配置未来10年的假期日历 xff
SAP查看SPRO配置对应的事务码

在SPRO里面 xff0c 选中配置项 xff0c 然后点击菜单编辑显示IMG活动在显示实施指南活动 xff1a 已分配对象维护对象里面 xff0c 点维护对象 xff0c 找到定制对象 xff0c 就可以查看对应的事务码但是不
分卷压缩与解压缩

分卷压缩命令格式 tar lt args gt lt filedir gt split d b lt size gt lt compress filename gt xff0c 意思是将 lt filedir gt 分卷压缩 xff0c 每
27 RGＢ值１颜色单位　２RGB　３用浓度表示颜色

xff11 xff12 xff13 转载于 https www cnblogs com anvivi p 9703677 html
SAP有用的知识（持续更新）

一安装SAP 1 1 产品可用性矩阵 xff08 Product Availability Matrix xff09 SAP官网 Maintenance Product Availability Matrix xff0c 点击页面的Acc
ORA-01113 file 1 needs media recovery

启动数据库时报错 ORA 01113 datafile1需要恢复 rman执行恢复恢复后尝试打开数据库 xff0c 看结果 rman target recover datafile 1 alter database open 反复上述过程
网络管理员比赛回顾01-基本操作和简单vlan

目录一模拟器eNSP 二基本操作三配置IP地址四 VLAN 一模拟器eNSP 使用eNSP模拟器 xff0c 来源于网络上的安装包 xff0c 学习一个基本操作就不多说了 xff0c 在实践里慢慢记录二基本操作认识3种
SAP有用的NOTE（持续更新）

目录 2421240 Portal is not loaded on Chrome 56 or higher 66971 Supported SAP GUI platforms 66971 Supported SAP GUI platfor
网络管理员比赛回顾02-网关、静态路由、动态路由

目录一配置网关二配置静态路由三配置动态路由 3 1 使用RIP协议配置动态路由 3 2 使用OSPF协议配置动态路由 2021年9月参加青年网络管理员比赛 xff0c 因为网管超龄不能按照青年参赛 xff0c 临时培训我们这
网络管理员比赛回顾03-单臂路由

三层交换机sw1配置 xff0c 划分三个vlan xff0c 3个接入端口分别允许各自vlan通过 xff0c 一个骨干端口允许所有vlan通过 lt Huawei gt undo terminal monitor lt Huawei g
SAP创建webservice

目录一创建webservice 二更改webservice 三 SoapUI测试webservice 四查看webservice日志及排错一创建webservice 以用户相关的函数User为例创建webservice xff0
SAP事务码f-02做账界面显示“页数”字段

事务码 f 02 做账界面 xff0c 没有显示页数用户账号的参数添加 CSF xff08 Country Specific Fields xff09 参数 xff0c 参数值为 CN xff08 伟大的China xff09 再次来到
网络管理员比赛回顾04-DHCP

目录一 DHCP的配置二 DHCP中继 2021年9月参加青年网络管理员比赛 xff0c 因为网管超龄不能按照青年参赛 xff0c 临时培训我们这批青年参赛 xff0c 回顾一下经过以及学到的技能本节回顾DHCP 一 DHCP
SNMP服务配置

由于服务器账号密码要定期更改 xff0c 监控服务器一般不应使用可登录的账号 xff0c 而应该使用SNMP协议获取服务器信息记录一下CentOS 7配置SNMPv3服务的过程安装SNMP服务 yum install net snmp
zabbix-agent安装

最近新上了zabbix监控 xff0c 记录部署过程一 Linux上安装修改yum源配置 vim etc yum repos d lt your repo gt zabbix name 61 zabbix baseurl 61 http
SublimeText + Anaconda插件打造 Python IDE

目录一安装anaconda插件二创建构建环境三快捷键自己尝试了SublimeText 43 Anaconda插件 xff0c 打造 Python IDE的方案是可行的 xff0c 记录配置过程安装SublimeText的过程
在Ubuntu22.4下搭建pytorch深度学习环境

Anacnda安装 xff1a 这个在其他地方搜索 xff0c 可以搜到参考oknacUbuntu下安装Anaconda的步骤 xff08 带图 xff09 知乎安装完毕source bashrc进入base环境 xff0c conda

在Ubuntu22.4下搭建pytorch深度学习环境

在Ubuntu22.4下搭建pytorch深度学习环境 的相关文章

随机推荐

热门标签

在Ubuntu22.4下搭建pytorch深度学习环境的相关文章