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stable-diffusion-webui安装过程中的一些问题以及解决方案
Conda其实就是一个包或则称之为库的管理工具，类似于安装python自带的pip管理工具，其实我感觉它并没有pip好用，但是有一点还是挺好用的，就是Conda删除某个库时 可以级联删除它所依赖的而其他库所不依赖的库，pip我太清楚能不能实现。装这个环境还是挺坑了废了我一两天吧 但是总算装好了 作个记录也希望能对别人有些帮助。
在昇腾平台上运行PyTorch业务时，需要搭建异构计算架构CANN软件开发环境，并安装PyTorch 框架，从而实现训练脚本的迁移、开发和调试。
【CSDN 编者按】有竞争的地方就有江湖。近几年来，在机器学习框架上，TensorFlow 与 PyTorch 的角逐引发众人关注，几经迭代，谁才是更好的框架，本文进行了一波详细的比对，希望对你的技术选型提供一定的参考价值。原文链接：https://thenextweb.com/news/why-tensorflow-for-python-is-dying-a-slow-death声明：本文为 C
作者 | Zahar Chikishev译者 | 弯月出品 | CSDN（ID：CSDNnews）使用 Pytorch 已经好几年了，我很喜欢这个框架。它清晰、直观、灵活，而且速度很快。后来一次偶然的机会，我决定使用 TensorFlow 构建一个新的计算机视觉项目。本文讲述的这个故事就始于此。TensorFlow是一个很完善，且使用很广泛的框架。因此，当时我对自己说，不可能太糟糕。鉴于 Goog
PyTorch 2.0编译模式具有显著提高训练和推理速度的潜力，可以显著节省成本，但是模型实现这一潜力所需的工作量可能会有很大差异。许多公共模型只需要修改一行代码。而其他模型特别是那些包含非标准操作、动态形状和/或大量交错Python代码的模型，可能得不偿失甚至无法进行。但是现在开始修改模型是一个很好的选择，因为目前来看torch.compile对于PyTorch2来说是一个重要且持续的特性。作者
# ----------- 判断模型是在CPU还是GPU上 ----------------------model = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=4, num_layers=1, batch_first=True)print(next(model.parameters()).device)# 输出：cpumodel = model.cuda()print
增大batchsize训练模型，一般都能带来一定的提升。在显卡内存不够的情况下，可以通过梯度累积的方式，来扩大batchsize。因为pytorch中，反向传播之后，梯度是不清零的，因此要实现梯度累积，比较简单不使用梯度累积的情况下，训练代码：for i, (input_id, label) in enumerate(train_loader):# 1. 模型输出pred = model(inpu
有别于numpy中size的用法（用来计算数组和矩阵中所有元素的个数），pytorch的size具有和shape一样计算矩阵维度大小的作用。上代码~import torchimport numpy as nptorch.manual_seed(1)a=torch.randn(3,4)b=np.arange(1,5)b=b.reshape([2,2])# print(a)print(b)prin
无障碍安装pytorch全解
pytorch自带的one-hot编码方法
文章目录概念函数原型参数说明代码示例概念PyTorch实现了常见的激活函数，ReLu为最常用激活函数，其原理就是将小于零的数值截至为0；其数学表达式为：函数原型torch.nn.ReLU(inplace=False)参数说明inplace参数如果设为True，它会把输出直接覆盖到输入中，这样可以节省内存/显存。代码示例input = torch.tensor([[-5,-3,4,5],[3,2,-
。。深度学习环境配置失败了，版本不匹配，卸载卸载
预测股票价格是一项具有挑战性的任务，已引起研究人员和从业者的广泛关注。随着深度学习技术的出现，已经提出了许多模型来解决这个问题。其中一个模型是 Transformer，它在许多自然语言处理任务中取得了最先进的结果。在这篇博文中，我们将向您介绍一个示例，该示例使用 PyTorch Transformer 根据前 10 天预测未来 5 天的股票价格。首先，让我们导入必要的库：产生训练模型的数据对于这个
【安装教程】——Linux安装opencv一、安装相关软件包二、获取Source三、安装OpenCV一、安装相关软件包安装相关软件包打开终端，安装以下软件包sudo apt installbuild-essentialsudo apt install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswsca
python使用yolov5进行物体识别1.GitHub代码yolov5：https://github.com/ultralytics/yolov52.环境准备pip install -r requirements.txt3.示例代码import torch# Modelmodel = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')# or yolo
CLIP模型解决了一个多模态问题代码地址：https://github.com/yyz159756/CLIP-VIT-
前言早上想花一个小时参照网上其他教程，修改模型结构，写一个手写识别数字的出来，结果卡在了这个上面，loss一直降不下来，然后我就去查看了一下CrossEntropyLoss的用法，毕竟分类问题一般都用这个。代码引入一个库:import torch假如是一个四分类任务，batch为2(只是为了显示简单，举个例子罢了)logists = torch.randn(2, 4, requires_grad=
【PyTorch深度学习】利用一维卷积神经网络时间序列预测北京地铁西直门客流（附源码）
Django + SSH（云GPU）+ Stable Diffusion AIGC全笔记
目录报错原因解决方法报错原因这个是conda 环境里面的包出问题了，必须对相关依赖包进行更新解决方法使用win+R启动命令行或者终端，输入conda activate env_name(环境名称)进入环境后，再输入以下命令conda update -n base conda对环境下的所有包进行更新后就不会再报错...
[WinError 182] 操作系统无法运行 %1。 Error loading1.报错用pycharm运行pytorch时，出现报错2. 解决方案pip install intel-openmpconda不行，只能用pip参考：https://blog.csdn.net/u013598963/article/details/122806957
笔者今日通过conda安装pytorch后，顺利安装但import torch时发现如上报错多次删除环境重新安装都没有效果解决方案pip install intel-openmp参考
OpenAI公式在2018年提出了一种生成式预训练(Generative Pre-Trainging,GPT)模型用来提升自然语言理解任务的效果，正式将自然语言处理带入预训练时代，预训练时代意味着利用更大规模的文本数据一级更深层次的神经网络模型学习更丰富的文本语义表示。同时，GPT的出现提出了“”生成式预训练+判别式任务精调的自然语言处理新范式，使得自然语言处理模型的搭建变得不在复杂。生成式预训练
在本例中，我们将使用Dictionary Transforms，其中数据是Python字典。现在我们将应用以下变换:LoadImaged:加载图像数据和元数据。我们使用’ PILReader '来加载图像和标签文件。ensure_channel_first设置为True，将图像数组形状转换为通道优先。Rotate90d:我们将图像和标签旋转90度，因为当我们下载它们时，它们方向是不正确的。ToTe
VLAD Diffusion 是我们前面介绍过的 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui的一个定制的更新，它主要是为了更频繁发布的更新和错误修复。最主要的是他用的python 3.9+ 不会有太多的本地编译的问题，所以如果你Automatic1111的包安装不上，可以试试这个代码，会简化你的安装过程。第二步：双击“webui.bat”文件。VLAD不仅解决了最近A
本地部署chatglm-6b记录，解决生成式模型的时效性问题方案：通过本地数据库或者搜索引擎获取特有数据或者实时数据作为生成模型的上下文。
在容器里，模型运行到model.cuda()这一步很久不动，直到被kill。解决方案：查看容器里cuda为10.2版本，但是torch安装的是0.4.0版本，所以我重新安装为匹配的版本：pip3 install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0这样就解决了。...
文章目录0. onnx模型准备以及测试图1. c++使用onnxruntime进行推理2. c++使用opencv进行推理0. onnx模型准备以及测试图参考：https://blog.csdn.net/qq_44747572/article/details/120820964?spm=1001.2014.3001.55011. c++使用onnxruntime进行推理#include <o
目录前言环境导出yolov5s模型编写Maven项目编写pom.xml文件引入opencv依赖下载opencv获取opencv的jar包和动态链接库dll文件将lib文件夹添加为Library将yolov5权重文件放到资源文件编写代码运行程序前言这篇博客主要是介绍如何通过djl在java中调用yolov5进行推理，顺便也学习了一下在java上的opencv api。Deep Java Librar
相关文章Pytorch学习笔记(一):torch.cat()模块的详解Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解[Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解]Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d()函数详解文章目录1.函数语法格式和作用2.参数解释3.具
Amazon SageMaker 是亚马逊云计算（Amazon Web Service）的一项完全托管的机器学习平台服务，算法工程师和数据科学家可以基于此平台快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型，而无需关注底层资源的管理和运维工作。它作为一个工具集，提供了用于机器学习的端到端的所有组件，包括数据标记、数据处理、算法设计、模型训练、训练调试、超参调优、模型部署、模型监控等，使得机器学习变得更
目录0.简介一、Inception V1二、Inception V2三、Inception V3四、Inception V40.简介2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，...
A ConvNet for the 2020s 论文解读代码链接： https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/458016349摘要：卷积网络和Swin Transformer 的不同和相似：它们都具有相似的归纳偏差，但在训练过程和宏观/微观架构设计上存在显著差异。在这项工作中，我们研
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。采用SkyPilot托管的Spot实例来降低成本，将7B模型的训练成本从500美元降低到约140美元，将13B模型的训练成本从约1000美元降低到300美元。根据LLaMA模型的许可，权重将以delta的形式发布。为了比较不
询问ChatGPT如何使用pytorch构建CNN卷积神经网络
ChatGPT作为一款搜索软件，实际体验非常棒，能够迅速返回你想要的查找结果，给出具体代码实例，并作详细的解释。最关键的是，没有那些令人汗颜的广告和复制粘贴营销号，体感已经薄纱了某度和某dn。本文仅记录ChatGPT的提问记录，用做知识点笔记。具体访问ChatGPT的方法未知，我本人是找川普兄弟帮我上ChatGPT查的。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考看似都很基础的问题，网上都有详尽
具体来说，对于一批大小为。它的计算方式是将模型的预测输出和真实标签作为输入，然后计算它们之间的二元交叉熵损失。它的计算方式是将 Softmax 函数的输出和真实标签作为输入，然后计算它们的交叉熵损失（Cross-entropy Loss）。它的优点是对误差的大值敏感，因此可以使模型更加关注样本中误差较大的部分，从而提高模型的准确性。在计算过程中，二元交叉熵损失越小，表示模型预测的结果和真实结果越接
ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言模型，其知识涵盖了很多领域。虽然ChatGPT表示它不能用于写代码，但是万一是它太谦虚了呢？下面的文字均为ChatGPT给出的回答。
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！CSDN 的读者朋友们早上好哇，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理 | 梦依丹出品 | CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！支付宝安全中心提醒“山寨 ChatGPT”骗局何小鹏盛赞 GPT4：既是趋势又在眼前又可产生颠覆中国科研团队研制成功“量子芯片冰箱”人工智能公司深思考发布自研“多模态类 GPT 预训练语
ChatGLM-6B 是一个由清华大学的团队开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。本文旨在介绍如何在电脑部署属于自己的人工智能/可离线/可发布。这是一个有趣而有意义的项目，可以让你体验到人工智能的魅力，也可以让你拥有一个自己定制的智能助手。GPT 模型目前只有 GPT-2 的小规模版本（1.5 亿参数）是开
近端策略优化是当前最先进的强化学习 (RL) 算法。这种优雅的算法可以用于各种任务，并且已经在很多项目中得到了应用，最近火爆的ChatGPT就采用了该算法。本文重点讲解近端策略优化算法，并用PyTorch从头实现一遍。
ChatGLM（alpha内测版：QAGLM）是一个初具问答和对话功能的中英双语模型，当前仅针对中文优化，多轮和逻辑能力相对有限，但其仍在持续迭代进化过程中，敬请期待模型涌现新能力。中英双语对话 GLM 模型：ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。
pytorch的torchvision内置了resnet主干网络,想要训练自定义分类数据集,只需要将全连接层的替换即可实现自定义数据集分类本次我们使用的是resnet18 做自定义数据集分类项目依赖numpy1.20.3opencv-contrib-python4.5.3.56opencv-python4.5.1.48opencv-python-headless4.5.1.48Pillow8.2.
分子可以用多种方法表示。本教程介绍一种方法叫做"分子指纹（molecular fingerprint）"，这是一种简单的表示主法，对于小分子类药物来说通常工作得很好。In [1]:import deepchem as dcdc.__version__Out[1]:'2.4.0-rc1.dev'什么叫指纹？深度学习几乎总是以数组作为它们的输入。如果我们要用深度学习来处理它们，我们需要一个或多个数组来
2D-UNet讲解玖零猴：U-Net+与FCN的区别+医学表现+网络详解+创新BraTs数据准备玖零猴：(2D网络)医学三维数据且又多模态多标签该如何预处理运行环境的安装windows10 64 bits、nvidia驱动、CUDA8.0、cudnn、anaconda打开命令窗口, 分别输入...
一、前言ECA-NET(CVPR 2020)简介：论文名：ECA-Net: Effificient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03151开源代码：https://github.com/BangguWu/ECANet作为一种轻量级的注意力机制，ECA-
基于FairMOT训练的多人脸跟踪（Multi-face tracking）速度和精度都非常好1.前言最近研究了一下目标跟踪算法，如deepsort，CenterTrack，JDE，FairMOT等，FairMOT是目前单类多目标SOTA算法，并且是one-shot MOT框架，可以根据自己需求修改为多类多目标跟踪，于是突发奇想基于此修改一个人脸跟踪算法。此博客记录本人开发人脸跟踪的全过程，包括数
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