因此我们在本地的容器中，创建conda环境，在线安装指定的torch和cuda，以及其他所需要的包，然后迁移到服务器的容器，切换到刚才迁移的conda虚拟环境中,理论上就可以实现gpu的使用，这样就可以很简单的针对不同的项目，创建不同的虚拟环境，在线安装对应的包了。如果已经迁移好的环境，还需要几个额外的依赖包，此时可以重新在本地的有网环境下装好，然后利用conda pack 迁移，但是一般我们的环

nvidia-smi查看到的cuda版本和python虚拟环境中的cuda版本区别答疑（from gpt4）

pytorch训练图像模型常见错误

0、引言深度学习中，模型结构一般都很复杂，是否有一款好用的工具可以讲模型结构可视化呢？本文介绍一款支持pytorch框架的网络模型可视化工具torchvis。可以将网络结构输出到一个pdf文件中。1、安装过程1.1 首先需要下载graphvis。下载链接，选择自己的系统所对应的版本下载即可。如下图所示，我下载的是最新的。1.2 环境变量设置双击path，进入新建如下图所示。将graphvis的安装

GLUE数据集合1、 CoLA数据集CoLA(The Corpus of Linguistic Acceptability，语言可接受性语料库)，单句子分类任务，语料来自语言理论的书籍和期刊，每个句子被标注为是否合乎语法的单词序列。本任务是一个二分类任务，标签共两个，分别是0和1，其中0表示不合乎语法，1表示合乎语法。样本个数：训练集8, 551个，开发集1, 043个，测试集1, 063个。任务

1、visdom是什么？？visdom是facebook开发的一款可视化工具，使用pytorch训练神经网络时，可以使用visdom来实时对数据可视化。2、安装pip install visdom3、启动服务3.1 如果是本地启动服务：利用下边的命令在cmd中输入即可！python -m visdom.server然后会输出以下所示内容：visdom的默认端口是8097You can naviga

1、安装插件pylance2、在文件中打开首选项，然后点击设置：如下图所示：在搜索框中输入：python:language如上图所示，选择插件pylance，确定即可。

1、添加远程仓库（1）首先，比如我们要在github上建立仓库，我们得在github上建立一个仓库，在本地的仓库目录下，生成秘钥和公钥，然后把公钥添加到github，这样就是本地仓库和远程建立了一个联系。这部分简单就不详细说了。创建秘钥和公钥的命令：ssh-keygen -t rsa -C "youremail@example.com"（2）点击远程仓库的克隆，复制http那个链接。在本地仓库的命

0、引言深度学习中，模型结构一般都很复杂，是否有一款好用的工具可以讲模型结构可视化呢？本文介绍一款支持pytorch框架的网络模型可视化工具torchvis。可以将网络结构输出到一个pdf文件中。1、安装过程1.1 首先需要下载graphvis。下载链接，选择自己的系统所对应的版本下载即可。如下图所示，我下载的是最新的。1.2 环境变量设置双击path，进入新建如下图所示。将graphvis的安装

由于不同的vscode版本需要安装对应的插件版本，一般情况下，vscode版本会落后于vscode插件库提供的可以下载的插件版本，网页一般只会提供最新的插件下载版本，因此我们需要下载指定的版本需要采取一些措施。通过sftp进行上传到服务器中指定的目录下，按照如下进行安装即可。对于不同的安装包，从头开始，按照这个方法都可以进行下载。对于上边修改完的新链接地址，进行回车下载保存即可。