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深度学习之环境配置

我们都知道，在学习计算机的过程中，总会出现各种各样的问题，这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受；更别说在学习深度学习的过程中了。 接下来，就介绍一下几个深度学习过程中几个典型而又容易范的错误。...和cuda driver之间版本对应关系： [在这里插入图片描述] 在版本不匹配时，适当降低或者更新驱动器版本即可。...此时，直接使用nvidia-smi命令并不能表明TensorFlow就能顺利用上GPU 比如说我们用Keras跑模型时指定了GPU，有时候会报如下错误： [在这里插入图片描述] 一方面，你的机器可能确实没有那么多..._get_available_gpus()) 如果能输出下述包含GPU的信息的话那说明当前的keras版本也是支持GPU的 [在这里插入图片描述] Torch的话安装到时候一般都会根据官网的配置要求来...： [在这里插入图片描述] 安装后输入下列命令即可： import torch torch.cuda.is_available() 如果输出为True的话则表明当前的torch是支持GPU加速的

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    深度学习环境配置有哪些坑？

    但环境配置并不是一路顺利的，总有些奇奇怪怪的问题让人头疼，所以，在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。 1....cuda和cuda driver之间版本对应关系： 在版本不匹配时，适当降低或者更新驱动器版本即可。...使用Python虚拟环境时要注意的坑 一般来说，大家在共用实验室GPU服务器的时候为了避免环境污染都会各自建好虚拟环境，在虚拟环境下进行各自的深度学习实验。...比如说我们用Keras跑模型时指定了GPU，有时候会报如下错误： 一方面，你的机器可能确实没有那么多GPU，另外一种可能就是你没有安装支持GPU的TensorFlow或者Keras版本...Torch的话安装到时候一般都会根据官网的配置要求来： 一般安装后输入下列命令即可： import torch torch.cuda.is_available() 如果输出为True的话则表明当前的

    2K30

    PyTorch实现TPU版本CNN模型

    VAIBHAV KUMAR 编译 | VK 来源 | Analytics In Diamag 随着深度学习模型在各种应用中的成功实施，现在是时候获得不仅准确而且速度更快的结果。...用PyTorch和TPU实现CNN 我们将在Google Colab中实现执行，因为它提供免费的云TPU（张量处理单元）。...在继续下一步之前，在Colab笔记本中，转到“编辑”，然后选择“设置”，从下面屏幕截图中的列表中选择“TPU”作为“硬件加速器”。 ? 验证TPU下面的代码是否正常运行。...import os assert os.environ['COLAB_TPU_ADDR'] 如果启用了TPU，它将成功执行，否则它将返回‘KeyError: ‘COLAB_TPU_ADDR’’。...在不到5分钟的时间内，对50个epoch的40000张训练图像进行了CNN模型的训练。我们在训练中也获得了89%以上的准确率。 因此，在TPU上训练深度学习模型在时间和准确性方面总是有好处的。

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    使用torch.package将pytorch模型进行独立打包

    以下是官方文档的引用： 当你保存模型进行推理时，只需保存训练模型的学习参数即可。使用 torch.save() 函数保存模型的 state_dict 将为以后恢复模型提供最大的灵活性。...你需要在使用时再次定义模型，反序列化 state_dict 并将参数加载到模型中。 在最新的1.9版本中有了一个新的方法torch.package，可以帮我们简化上面的步骤。...torch.package模块是PyTorch 1.9的一部分，所以我们首先需要检查并安装正确的PyTorch版本。使用下面的命令: !pip uninstall -y torch !...这个预训练的模型可以在 Torch Hub 上找到。...torch.package 除了打包模型文件以外还提供了很多高级功能，如果你想试试torch.package 但是又找不到1.9的环境，看看这个colab，在这里你可以随意测试： https://colab.research.google.com

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    开发 | PyTorch好助手：PyTorch Hub一键复现各路模型

    在 torchvision，模型具有以下属性： 每个模型文件都可以独立正常执行 无需要除 PyTorch 以外的任何包（在 hubconf.py 中：dependencies['torch']） 无需单独模型入口...，因为模型一旦创建，即可无缝提取使用 将包依赖最小化，可减少用户导入模型后需要立即进行实验时出现的各类问题。...每个模型都需要创建一个模型入口，下面是一个代码段，指定了 bertForMaskedLM 模型入口，并返回预先训练的模型权重。 ?...2、加载模型 已知了其中提供的模型，用户可以使用 torch.hub.load()API 加载模型入口。这只需要一个命令，而不需要安装其它的 wheel。...· 其他 · PyTorch Hub 中提供的模型也支持 Colab，并直接链接在 Papers With Code 中，用户可以一键进入 Colab 运行模型 Demo。

    1.3K30

    PyTorch Hub发布！一行代码调用最潮模型，图灵奖得主强推

    ，可一键进入Google Colab运行。...'vgg16', 'vgg16_bn', 'vgg19', 'vgg19_bn'] 2、加载模型 在上一步中能看到所有可用的计算机视觉模型，如果想调用其中的一个，也不必安装，只需一句话就能加载模型。...API： print(torch.hub.help('pytorch/vision', 'deeplabv3_resnet101')) 如果模型的发布者后续加入错误修复和性能改进，用户也可以非常简单地获取更新...发布模型的方法也是比较简单的，开发者只需在自己的GitHub存储库中添加一个简单的hubconf.py文件，在其中枚举运行模型所需的依赖项列表即可。...import mobilenet_v2 Facebook官方向模型发布者提出了以下三点要求： 1、每个模型文件都可以独立运行和执行 2、不需要PyTorch以外的任何包 3、不需要单独的入口点，让模型在创建时可以无缝地开箱即用

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    超原版速度110倍，针对PyTorch的CPU到GPU张量迁移工具开源

    比如训练词嵌入时，计算是在 CPU 上进行的，然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。 在这一过程中，张量迁移可能会变得非常缓慢，这成为了机器学习训练的一个瓶颈。...面对这样的问题，在很多优化方法中，就是将操作尽可能放在 GPU 上（如直接在 GPU 上进行数据预处理、词嵌入等的操作），并努力减少两者之间的数据交互，因为这些环节都很费时。...将 SpeedTorch 库嵌入数据管道中，实现 CPU 和 GPU 之间快速的双向数据交互； 通过 CPU 存储将模型的训练参数增加近两倍（闲置参数保存在 CPU 中，需要更新时再移动到 GPU 里，...因此可以扩大模型整体的参数量）； 在训练稀疏嵌入向量中采用 Adadelta、Adamax、RMSprop、Rprop、ASGD、AdamW 和 Adam 优化器。...使用方法 SpeedTorch 可以通过 pip 安装。你需要在导入 SpeedTorch 之前事先安装和导入 Cupy。 安装步骤如下： !

    1.8K20

    Torch7深度学习教程1

    （在Ubuntu14.04安装torch7） 为什么选择Torch Torch的目标是在建立科学算法的同时，要有最大的灵活性和速度，而这一过程非常简单。...Torch的核心是流行的神经网络和优化库，它们易于使用，同时在实现复杂的神经网络拓扑结构时具有最大的灵活性。你可以建立任意的神经网络图，并在CPUs和GPUs上有效地并行化。...在终端下输入sudo apt install git 即可安装，如下图所示。 ? 在确定成功安装git工具后就可以开始安装Torch7啦！...第三步： 执行install.sh文件,如下图所示。 ? ?...第四步： 将路径手动添加到PATH变量中： ? 随后， ? 第五步： 检测安装是否成功。在终端输入th命令，若出现下图，表明安装成功。 ?

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    PyTorch Hub发布！一行代码调用最潮模型，图灵奖得主强推

    ，可一键进入Google Colab运行。...'vgg16', 'vgg16_bn', 'vgg19', 'vgg19_bn'] 2、加载模型 在上一步中能看到所有可用的计算机视觉模型，如果想调用其中的一个，也不必安装，只需一句话就能加载模型。...API： print(torch.hub.help('pytorch/vision', 'deeplabv3_resnet101')) 如果模型的发布者后续加入错误修复和性能改进，用户也可以非常简单地获取更新...发布模型的方法也是比较简单的，开发者只需在自己的GitHub存储库中添加一个简单的hubconf.py文件，在其中枚举运行模型所需的依赖项列表即可。...import mobilenet_v2 Facebook官方向模型发布者提出了以下三点要求： 1、每个模型文件都可以独立运行和执行 2、不需要PyTorch以外的任何包 3、不需要单独的入口点，让模型在创建时可以无缝地开箱即用

    76230

    使用扩散模型从文本生成图像

    在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明...ipywidgets>=7,<8 — notebook的一个小组件的基础包 torch —这个就不用说了 colab也已经安装了 pillow — 处理图片的 colab也带了 所以我们只要用下面命令安装就可以了...pip install "ipywidgets>=7,<8" 我们安装ipywidgets的目的是在 Google Colab 上启用外部的小部件 # enabling widgets (to be...=torch.float16, use_auth_token=True) 在这里我们使用的是 v1-4 模型，然后将其放入GPU中（还有很多其他模型，可以随意使用） pipe = pipe.to("

    1.7K10

    Text-to-3D！建筑学小哥自称编程菜鸟，攒了个AI作画三维版，还是彩色的

    这里介绍一下colab上在线玩的步骤。 首先，检查一下GPU，再安装个谷歌驱动器。 第二步，调出工具开始运行，并安装依赖项。...当然在鹅妹子嘤的惊叹中，也有网友表达了希望Dreamfields-3D更好的期许。 当然，除了文本输入，Dreamfield3D是支持图片作为prompt的。...基于现状，小哥在GitHub表达了未来的改进目标： 同时使用不同的CLIP模型。 仅在指定方向应用图像提示。未来可能要加一个图片角度的约束，例如只有在输入图片相同角度时，输出才参考该图片。...在训练中减少GPU RAM的使用。...上个月，小哥在Dreamfield-Torch的基础上做了colab版，本月在GitHub开源，让大家能够愉快地玩耍。

    80120

    使用扩散模型从文本生成图像

    在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明...ipywidgets>=7,<8 — notebook的一个小组件的基础包 torch —这个就不用说了 colab也已经安装了 pillow — 处理图片的 colab也带了 所以我们只要用下面命令安装就可以了...pip install "ipywidgets>=7,<8" 我们安装ipywidgets的目的是在 Google Colab 上启用外部的小部件 # enabling widgets (to be...=torch.float16, use_auth_token=True) 在这里我们使用的是 v1-4 模型，然后将其放入GPU中（还有很多其他模型，可以随意使用） pipe = pipe.to("cuda

    1.8K10

    支招 | 用 PyTorch 1.2 构建一个神经网络模型

    在我们之前的教程中，我们介绍了如何在Google Colab上快速上手PyTorch 1.2。这一次，我们会再次回顾学习一些基本的模块，介绍如何使用PyTorch构建一个神经网络模型。...起步 在开始上手写代码之前，你需要先安装最新版本的 PyTorch。我们在此教程中使用 Google Colab，因此我们将使用以下命令安装 PyTorch。...([32, 1, 28, 28]) torch.Size([32, 10]) 我们可以清楚地看到，我们返回批次中有10个输出值与批次中的每个图像相关联；这些值将被用于检查模型的性能。...我们定义了两个变量training_running_loss和train_acc，帮助我们在不同批次训练时监视训练精度和损失。 model.train()设置模型的模式，准备训练。...注意，我们是在dataloader上迭代数据，这很方便地将我们的数据和标签一一对应。 第二个for循环，指的是在每一步训练过程中，我们迭代batch中全部的数据。

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