1. 创建虚拟环境
1 conda create -n pytorch python=3.6
2. 激活虚拟环境
1 conda activate pytorch #这里 有用 source activate pytorch，因为我用的是conda激活的，这个看个人需求
3. 安装pytorch
打开pytorch官网https://pytorch.org/ ，根据自己的需求下载，如图所示：
4. 查看上图，红色框选中的命令，需要到外站下，会很慢，黄色框中的命令，可以在清华的镜像中下载，速度超级快。
5. 退出该虚拟环境
1 conda deactivate
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：ubuntu下用anaconda快速安装 pytorch - Python技术站
特征选择 特征选择对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： (1)减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 (2)增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。…
regression与线性回归（linear regression） 线性回归（linear regression）： 有监督学习 => 学习样本为D={(xi,yi)}ª 输出/预测的结果yi为连续值变量 需要学习映射f：x～y 假定输入x和输出y之间有线性相关关系 损失函数(loss function) 我们要找到最好的权重/参数Θ 怎…
举例 单个张量与多个卷积核的分离卷积 参考资料 举例 分离卷积就是先在深度上分别卷积，然后再进行卷积，对应代码为： import tensorflow as tf # [batch, in_height, in_width, in_channels] input =tf.reshape(tf.constant([2,5,3,3,8,2,6,1…
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/88011833 论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.04103 这篇论文介绍目标检测算法的一些优化技…
pytorch循环神经网络实现回归预测 学习视频：莫烦python # RNN for classification import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import matplotlib.pyplot as plt imp…
分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。 同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。 将从以下三个方面分别介绍： 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价…
准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。 内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。 平时只是阅读论文，有很多知识意识不到，当你真正去着手写的时候，发现写完之后可能只有自己明白做了个啥。包括从组织、结构、描述上等等很多方面…
找到本地keras目录下的mnist.py文件通常在这个目录下。 ..\Anaconda3\Lib\site-packages\keras\datasets 下载mnist.npz文件到本地下载链接如下。https://pan.baidu.com/s/1C3c2Vn-_616GqeEn7hQQ2Q 修改mnist.py文件为以下内容，并保存 from __f…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫