pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：pip 安装pytorch 命令 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
pytorch（二十一）：交叉验证
上一篇
2023年4月7日
Ubuntu 远程离线配置 pytorch 运行环境
下一篇
2023年4月7日
相关文章
-
TF、Keras错误解决：TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor …… is not an element of this graph.
原因：多线程情况下，model执行预测时的session、graph环境和加载时的不一致。 解决办法： 加载模型前，先执行 from tensorflow.keras import backend as K K.clear_session() 加载模型后获取session、graph，并保存： K.get_session()tf.get_default_gr…
-
显著性目标检测之Progressive Feature Polishing Network for Salient Object Detection（PFPN）
文章目录 摘要 简介 多级特征复杂集成工作的弊端 PFPN设计基本思路 主要工作总结 具体方法分析 PFPN概述 特征修饰模块（Feature Polishing Module，FPM） 融合模块（Fusion Module，FM） 实验细节 实验结果 摘要 特征对于显著物体检测很重要，现有方法主要集中在设计复杂的结构以合并多级特征并滤除混乱的特征上。而 P…
-
84、循环神经网络实现语言模型
”’ Created on 2017年5月13日 @author: weizhen ”’ import numpy as np import tensorflow as tf import ptb_iterator as reader from tensorflow.contrib import rnn DATA_PATH = “/path/to/ptb…
-
linux或windows环境下pytorch的安装与检查验证(解决runtimeerror问题)
下面是在Linux或Windows环境下安装和验证PyTorch的完整攻略，包括两个示例说明。 1. 安装PyTorch 1.1 Linux环境下安装PyTorch 在Linux环境下安装PyTorch，可以使用pip命令或conda命令进行安装。以下是使用pip命令安装PyTorch的步骤： 安装pip 如果您的系统中没有安装pip，请使用以下命令安装： …
-
Laf Assistant：云开发从未如此爽快！
原文链接：https://forum.laf.run/d/67 工欲善其事，必先利其器。在编写代码时，IDE 也是我们不可或缺的。它可以让我们更高效地完成代码编写，提高开发效率。因此，IDE 是我们编写代码中最亲密的伙伴之一。 虽然 Laf 云开发有简洁的 Web IDE，只要能打开浏览器就可以随处编辑云函数。 但很多人还是希望能在 IDE 中编写云函数代码…
-
第11章 卷积神经网络（CNNs）
全面介绍CNN各层结构与使用经验。 第11章 卷积神经网络（CNNs） 我们回顾了整个机器学习和深度学习知识，现在我们学习CNNs（Convolutional Neural Networks）以及它在深度学习中的作用。在传统的前馈神经网络中，输入层的每一个神经元都与下一层的每一个输入神经元相连，我们称之为FC（fully-connected，全连…
-
用101000张图片实现图像识别(算法的实现和流程)-python-tensorflow框架
一个月前，我将kaggle里面的food-101（101000张食物图片），数据包下载下来，想着实现图像识别，做了很长时间，然后自己电脑也带不动，不过好在是最后找各种方法实现出了识别，但是准确率真的非常低，我自己都分辨不出来到底是哪种食物，电脑怎么分的出来呢？ 在上一篇博客中，我提到了数据的下载处理，然后不断地测试，然后优化代码，反正过程极其复杂，很容易出错…
-
pytorch中CUDA类型的转换
import torch import numpy as np device = torch.device(“cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) x = torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5)) if torch.cuda.is_available(): d…
