本机配置：Ubuntu 20.04.2 LTSnvidia-smi 460.39cuda 11.0.2cudnn 8.0.4.30pytorch 1.7.1cudatoolkit-11.0.221

（循环体）训练的函数。

RTX3080+cuda问题1.通过最近装cuda环境研究发下仅仅通过以下命令是不能够测试cuda是否可以正常使用的。import torch# 我在python的命令环境测试该命令 返回是True的但是在run torch程序的时候报错torch.cuda.is_available()2.如果想要测是你的cuda版本torch是否可以使用，使用以下命令测试可能会更好。import torchto

Link:https://huggingface.co/spaces/ggml-org/gguf-my-repo原文：

torch.nn.identity()

器】，对【预处理器】进行编辑，在里面加入一段代码：_CRT_SECURE_NO_WARNINGS。出现这个错误时，是因为strcpy函数不安全造成的溢出。解决方法是：找到【项目属性】，点击【C++】里的【

解决ubuntu/linuxmint错误: Failed to download repository information Check your Internet connection在更新Ubuntu的过程中，最常见的错误之一，无论是通过软件更新程序还是终端，都是“下载库信息失败，请检查您的互联网连接。但是，这是一个常见的错误，适用于任何Ubuntu更新错误。你需要知道的是它到底出了什么问题

注：泛化：在未见过的测试数据上也能进行预测。batch size可以说是所有超参数里最好调的一个，也是应该最早确定下来的超参数。我的原则是，先选好batch size，再调其他的超参数。实践上来说，就两个原则——batch size别太小，也别太大，其他都行。听起来像是废话，但有时候真理就是这么简单。合适的batch size范围和训练数据规模、神经网络层数、单元数都没有显著的关系。合适的batc

(base) wangbin@wangbin-ZHENGJIUZHE-REN9000K-34IMZ:~/Desktop$ nvidia-smiFri Nov 20 10:20:27 2020+-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 455.38Driver

说在开头的话：红色表示亲测可用，绿色表示本人测试未通过，蓝色表示未测试，同学测试完其他的可用，可以留言！https://blog.csdn.net/qq_22474567/article/details/54984257#commentBoxlinux上anaconda的卸载同学A:我在运行第三步后,出现#export: command not found错误,是为什么呢同学A回复:哈哈,我来自问