avatar
文章
62
标签
91
分类
12
主页
实习汇报
文章
  • 分类
  • 标签
  • 归档
Xing4pycharm和jupyter对比 返回首页
主页
实习汇报
文章
  • 分类
  • 标签
  • 归档

4pycharm和jupyter对比

发表于2025-11-12|更新于2025-11-12|小土堆pytorch实践
|浏览量:

jupyter 运行快捷键shift+enter 00:08:20.621 image.png

00:08:32.864 image.png

00:11:50.712 image.png

00:12:26.132 image.png

00:15:39.018 image.png

00:15:48.915 image.png

00:16:16.134 image.png

文章作者: Xing
文章链接: http://example.com/2025/11/12/xiaotuidui_pytorch_practice/4pycharm%E5%92%8Cjupyter%E5%AF%B9%E6%AF%94/
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来源 Xing!
深度学习PyTorch实践小土堆
上一篇
latex丛入门到入门
使用了typewriter-mode之后,不会出现标题和段落之间有大量的空白的情况,舒服一批。 ## 参考资料汇总 [[obsidian学习]] obsidian配置 latex30min教程 a + b = c 下面的这个最权威 lshort-zh-cn.pdf 不过上面哪个文档太大了 可以打印下面这个文档只有8页方便速查 Latex速查.pdf ## latex suite学习记录 基于obsidian 如何使用 https://pkmer.cn/Pkmer-Docs/10-obsidian/obsidian%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E6%8F%92%E4%BB%B6/obsidian-latex 我懂了 - t就是这样的文本模式 - m则是需要在使用dm或者mk之后执行的latex块之中进行,也就是需要在外部嵌套一层$ - a + b = c a + b = c; c * m = n; $$ \begin{a+b=c} \end{newnew} $$ $$ \mathbb{1}_{3 \times 3}=\begin{pmatrix} 33...
下一篇
6dataset代码实战
相关推荐
2025-11-12
1,2pytorch环境安装
基于anaconda 1安装anaconda 2安装python环境 3安装pytorch 4测试pytorch环境 1234567pythonimport torch#不报错表示安装成功torch.cuda.is_available()true#输出表示可以使用gpu 可能会遇到的问题: 在使用代理的情况下 直接使用官网的命令无法安装, 可以查看当前cmd是否开启了代理 如果没有配置 手动配置 注意这里pip是否走的是系统代理 环境配置中出现的问题 安装jupytorch的时候出现的问题 Jupyter notebook报错:No module named ‘jupyter_server.contents‘_no module named jupyter-CSDN博客 运行jupyter notebook的时候 出现没有jupyter_server的报错 尝试了网址中的方法 然后在头文件中引入了jupyter_server
2025-11-12
3两大法宝
00:02:15.884 00:04:01.915 image.png 这个是dir(torch.cuda)的目录 这两个下面的目录就不一样了, aval下面有双下滑线 这是一种规范,表示这个变量不可以被篡改 help主要针对于函数 这里的available()表示为函数 返回一个bool类型的变量 表示当前cuda可用
2025-11-12
6dataset代码实战
2025-11-12
5数据加载
00:02:09.538 dataset用于将数据进行标记,标记label 00:02:52.896 dataloader为网络提供不同的数据形式 00:04:13.403 dateset需要考虑,主要实现以下功能 - 如何获取每一个数据以及label - 告诉我们总共有多少数据 00:05:51.702 00:05:48.542 数据集分为训练数据集和测试数据集 第二种数据集00:07:12.051 这里面还有标注的label 或者直接把label直接标注在图片上 配置终端代理前 配置终端代理后,网速还是很感人 12set HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890 nnd还是失败了 一样的报错还是,加载超时 image.png nnd网络抽风 要测试您的代理配置是否成功,有几种方法可以查看您是否能够通过代理访问外部网络。以下是一些常用的测试方法: 方法 1: 使用 curl 命令 如果您的系统上安装了 curl,您可以在命令提示符中...
2025-11-12
10卷积神经网络(初级)
二维卷积神经网络 00:03:44.271 放进卷积层,然后使通道数提升 00:04:36.639 下采样层中通道数是不变的 但是宽高会变 目的减少数据量,降低运算的需求 00:05:59.344 再做一次5x5的卷积 然后2x2的下采样 最后要把三阶向量展开成一维向量 就是挨个排序 00:07:13.014 然后利用全连接层来映射到10个输出 利用各种层,进行维度变换 00:08:22.737 卷积+下采样=特征提取器 图像: rgb图像 栅格图像 00:11:25.291 00:24:15.002 00:25:19.212 取出来一个图形块 对图像块进行卷积 依次移动 输出通道数 00:28:20.851 00:29:22.737 00:29:54.087 00:30:10.046 这个就是单通道卷积的形象表示 00:30:33.601 三通道卷积 00:31:02.697 每一个通道设置一个卷积核 00:32:17.903 最后三维变成1维 00:33:10.285 00:35:20.005 ...
2025-11-12
11卷积神经网络(高级)
之前学习的都是线性的串行结构 就是上一个的输出作为下个的输入 00:02:06.381 convoltion:卷积 pooling:池化 softmax:输出 other:拼接层 为了减少代码冗余: - 使用函数调用 - 构造类 00:04:05.180 发现这些快长得都一样 所以把其封装成类 00:06:02.235 有一些参数比较难选 比如kernel选哪个, googlenet的思路是,再一个块中,使用多个kernnel 然后对结果进行评价,让最优的kernel权重增加 00:09:21.370 对于每一条路,变换之后bwh必须相同 c可以不同 00:11:39.744 00:11:51.236 00:11:59.066 00:13:31.719 00:13:30.545 00:13:30.545 求和也就是信息融合 00:17:39.604 00:19:24.494 上面这个的运算量太大了 00:20:06.613 直接变为原来的十分之一 这个也就是1x1的卷积神经网络的作用 网络中的网络:1x1卷积 00:...
avatar
Xing
文章
62
标签
91
分类
12
Follow Me
最新文章
latex丛入门到入门2025-11-12
md笔记到网站部署2025-11-12
obsidian学习2025-11-12
dogecion core同步2025-11-12
开始挖矿2025-11-12
© 2025 By Xing框架 Hexo 7.3.0|主题 Butterfly 5.5.2
Copyright Xing