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PyTorch中数据读取的基本概念是`Dataset`和`DataLoader`。`Dataset`是一个抽象类，用于表示数据集。它包含了数据集的长度、索引、数据获取等方法。`DataLoader`是一个类，用于将数据集按批次加载到模型中。它包含了数据读取、数据转换、数据打乱等方法。

本文介绍了深度学习模型压缩的几种关键技术，包括权重剪枝、知识蒸馏和量化。

pip install --userpip install --help--userInstall to the Python user install directory foryour platform. Typically ~/.local/, or%APPDATA%\Python on Windows. (See the Pyt

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数据可视化不仅是数据分析的辅助工具，也是深度学习建模与优化的核心环节之一。

本章节介绍PyTorch的基本操作，包括张量创建、数学运算和常用函数的使用方法。

在之前的训练中，一直是正常运行的，但是，做了大量的数据增强之后，训练开始没多久就死掉了top查看资源之后发现32G的内存，几乎全被占用了，这时候才刚开始训练训练数据集和验证数据集都特别大，一个epoch还没跑完就杀死了，就是因为内存满了这时候就想到了训练时使用的一个参数--cache，将这个参数去掉之后，问题就解决了...

Python创建虚拟环境和包安装venv创建虚拟环境进入虚拟环境使用 pip 管理包virtualenv为什么需要使用虚拟环境但你有多个项目，他们同时依赖一个包，但是依赖的版本不同的时候，就可以用到虚拟环境，可以可以解决包版本冲突的问题，类似于conda。venvPython用于创建和管理虚拟环境的模块称为 venv.venv通常会安装你可用的最新版本的Python。如果系统上已经有多个版本的Py

ERROR: No supported GPU(s) detected to run this container在拉取yolov5官方Docker image之后docker run --ipc=host --gpus all -it ultralytics/yolov5:latest启动容器使用以下命令查看GPU：root@87fb0c80ec7f:~# nvcc -Vnvcc: NVIDIA