- 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

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核

用pytorch加载训练好的模型的时候遇到了如下的问题: AttributeError: 'module' object has no attribute '_rebuild_tensor_v2' 到网上查了一下是由于训练模型时使用的是新版本的pytorch,而加载时使用的是旧版本的pytorch. 解决方法: 1.既然是pytorch版本较老,那最简单的解决方法当然是简单的升级一下pytorch就ok了. 2.国外的大神给了另一种解决方法,就是在程序开头添加下面的代码,即可以使老版本pytor

做为一个前端开发的码农,却正在阅读最新版的<A byte of Python>.发现Python3.0在某些地方还是有些改变的.准备慢慢的体会,与老版本的<A byte of Python>做对比,最后再去查阅官方网站的文档. 1. 如果你下载的是最新版的Python,就会发现所有书中的Hello World例子将不再正确. Old: print "Hello World!" #打印字符串 New: print("Hello World!")

1,查看Python默认版本 python -V (大写V) 2,看看执行Python在哪个位置 which python 3,安装gcc,用于编译Python源码 yum install gcc 4,Python官网下载Python3源码包 5,解压Python3源码包 tar -xvf python3.7.2 6,进入Python源码包进行 配置路径 编译 安装 ./configure --prefix=路径 make make install 7,修改默认python版本 mv /usr/

第一步: python2安装路径下python.exe重命名为python2.exe,python3安装路径下python.exe重命名为python3.exe; 第二步: 分别为python2.exe和python3.exe设置环境变量:此电脑--属性--高级系统设置--高级--环境变量--系统变量--Path--编辑: 第三步: 进入cmd后,分别输入python2和python3,验证环境变量是否设置成功: 第四步: 环境变量设置成功后,就可以使用pip来为不同的python版本来安装不同

官网下载Python3的源码 进行配置,在源码目录运行如下命令. ./configure --prefix=/usr/local/python3 --enable-shared 进行编译,在源码目录运行如下命令. make -j 4 # 用四个线程进行编译 进行安装,源码目录运行如下命令. sudo make install 创建软连接,便于运行Python3 sudo ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/ 运行测试,linux终端输入py

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

windows下多个python版本共存,如何在Windows7系统上安装最新的64位Python3.6.2 1.官网下载python3.6.2https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/python-3.6.2-amd64.exe2.安装,选择自定义安装,直接安装到D盘目录下方便查找,把所以对勾都打上3.通过cmd 输入python验证 path配置:D:\Python27\;D:\Python27\Scripts;D:\Python34\;D:\Pytho

安装必要工具 yum-utils: $ 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-builddep python 完成后下载Python3的源码包(笔者以Python3.5为例),Python源码包目录: https://www.python.org/ftp/python/ ,截至发博当日Python3的最新版本为 3.7.0$ curl -O https://w

__pycache__ 用python编写好一个工程,在第一次运行后,总会发现工程根目录下生成了一个__pycache__文件夹,里面是和py文件同名的各种 *.pyc 或者 *.pyo 文件. 先大概了解一下python基本运行机制.Python程序运行时不需要编译成二进制代码,而直接从源码运行程序,简单来说是,Python解释器将源码转换为字节码,然后再由解释器来执行这些字节码. 解释器的具体工作: 1 完成模块的加载和链接: 2 将源代码编译为PyCodeObject对象(即字节码),写入

目录 编码 输入输出 中文 除法 长整形 内置函数map xrange init reduce 字符串类型 dict字典 经典类 新式类 未完待补充 编码 python2默认编码器为ascii码(只支持字母和符号)python3默认编码器为utf-8(所有语言都支持) 在python2 print "gkf" python3 prinnt("gkf") python2.7版本两种写法都支持 输入输出 python2 name = raw_input("请输

分别下载两个版本的Python,安装. (1)在Path环境变量中检查以下4个变量(Path中的环境变量是以分号隔开的): 1.c:\Python27 2.c:\Python27\Scripts 3.c:\Python35 4.c:\Python35\Scripts (2)进入Python2.7安装目录,把Python.exe重命名为python2.exe (3)进入python3.5安装目录.找到python.exe程序,把它重命名为python3.exe (4)最后打开命令行界面测试一下 执

1.下载Anaconda3 首先需要去Anaconda官网下载最新版本Anaconda3(https://www.continuum.io/downloads),我下载是是带有python3.6的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh. 2.安装Annconda3 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh   在home/ubuntu出现anaconda3文件夹(注:ubuntu是系统用户名.下同). source ~/.bashrc 3.

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

Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11  ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://

一.准备 Window10系统+Ubuntu16.10系统.Anaconda3.5(python3.6) 二.流程 (1)由于墙的问题,用conda安装Pytorch过程中会连接失败,这是因为Anaconda.org的服务器在国外.在这里可以用清华TUNA镜像源,包含Anaconda仓库的镜像,将其加入conda的配置,配置如下: # 添加Anaconda的TUNA镜像 $ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

1.离线下载: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 在清华镜像软件站下载相应的版本,由于我之前安装了cuda8.0以及anaconda3中安装了python3.6,所以选择版本为:pytorch-0.4.0-py36_cuda80_cudnn7he774522_1.tar.bz2,cudnn为7. 2.cmd到上面下载的目录: 输入离线安装命令:conda install --offline py

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

https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert.html 目录 概述 BERT 模型架构 Input Representation Pre-training Tasks Task #1: Masked LM Task #2: Next Sentence Prediction Pre-training Procedure Fine-tuning Procedure Comparison of BERT and OpenAI GPT 实验 GLUE Datasets G