首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。
当我们在使用基于GPU的深度学习框架时，例如PyTorch或TensorFlow，有时我们可能会遇到以下错误提示：
代码链接上一篇文章已经显示。目前最新版的SECOND已经集成了PointPillars功能。
注：虽有的卡驱动更新至较新版本，且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用，有可能是由于卡太旧的原因。
上周花了半天时间在Windows下安装pytorch库，这里记录了参考博客和踩坑过程，我也不知道我能坚持多久，但我想通过记录的方式让这个过程更有趣，更有意义，期待朋友们的一起分享，理论课程固然重要，但实践出真知，所以还是先配置环境，并运行一些实例激发我们的兴趣吧！
首先不用着急挑选CUDA的版本。我们先看下pytorch以及cuDNN的版本支持情况。
经历了装软件的头疼阶段后，终于搞明白Anaconda，python，Pycharm之间的关系及各种python包的安装了
假设已经装好了pycharm、anaconda，并且新建了一个conda虚拟环境（我的虚拟环境名为pytorch）。接下来需要安装新版的显卡驱动，安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision，这几个环境的版本互相关联，为了能使用更新的项目，尽量安装最新版本的环境。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/86669362
卸载一个软件，倒腾了半天，说出来连我自己都不信。下面记录下卸载软件流程，以及遇到的问题解决办法，希望对遇到问题的同仁有帮助和建议参考。
本文记录了博主遇到问题“ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.”的解决方案。更新于2019.03.12。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大家都知道Java版本不是一成不变的，Java会朝着功能增加、漏洞修复和性能优化的方向一直进步。而公布新版Java之后，我们需要使用它，那么卸载掉旧版的Jav
前不久，谷歌发布了参数量为 1.6 万亿的语言模型 Swith Transformer，将 GPT-3 创下的参数量记录（1750 亿）推至新高。这些大模型的出现让普通研究者越发绝望：没有「钞能力」、没有一大堆 GPU 就做不了 AI 研究了吗？
Pycharm的安装 pycharm的下载地址： 网上很多的下载说明，这里就不再赘述，下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可，完成安装。
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
在安装conda环境后，确定自己电脑有独立显卡mx350，通过命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge尝试安装pytorch。但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available())，输出一直为False，说明未能检查到电脑显卡。
博主研究生生涯准备用大一的旧电脑在撑两年，于是乎在虚拟机centos环境中安装python环境和pycharm工作时特别卡。于是想尝试在windows下安装anaconda和PyCharm，这样软件运行或许能流畅些。本文基于2019年发行的anaconda3版本和PyCharm对安装过程中的问题进行记录。
由于新版的appium desktop版本是不带appium-doctor这个包的，所以想用appium-desktop检查环境的话需要另外的安装了，在安装的时候小编又遇到了一个坑
如今，PyTorch 1.0发布，ICLR 2019也才截稿不久，又是讨论这个问题的好时节。
仅在 2019 年上半年，ArXiv 论文中 PyTorch 的引用量增长了 194%；PyTorch 平台的贡献者数量比去年增长了 50% 以上，达到近 1200 人。
由于在更新brew时遇到问题，因此决定重装brew 1. 卸载原有brew /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/uninstall)" 中间可能需要输入密码，忽略可能出现的warning，直到最后卸载成功 📷 2. 安装新的brew /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/ma
2.在该环境中安装pytorch 因为前面已经安装了cuda10.0.130和cudnn，安装与之匹配的pytorch版本， 官网中寻找，但是官网对应的命令貌似不太对（会有报错），最后看的是这个回答的命令。
https://blog.csdn.net/qq_37674858/article/details/88870124
最近在更新 iTunes 的时候，遇到一个问题，提示老版本不能卸载。于是到 Windows 软件管理中心把 Apple 相关的全部卸载掉，以及相关的 Apple Service。再次安装的依然不能解决，在网上搜了一圈，找一个不错的解决方案，推荐给大家，方便卸载一些不能卸载的软件，软件名字如下
作者 | Sergio De Simone 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 PyTorch 维护者表示，建议在 2022 年 12 月 25 日至 12 月 30 日期间安装了 PyTorch 夜间构建的开发人员卸载它并清除 pip 缓存，以摆脱恶意包。新的攻击凸显了最近的一个趋势。 供应链攻击源自一个恶意依赖项。该依赖项被推送到了 PyPi，它与 PyTorch 夜间构建附带的依赖项同名。 由于 PyPI 是索引优先的，所以安装的是这个恶意包，而不是官方存储库中的版本。这种设计允许用户注册与第
特别是大部分的方法，都是让你去pytorch官网的这个链接，用选择器生成一个pip/conda命令。你点进去可能就傻眼了：
Windows 7是一个备受欢迎的操作系统，但有时用户可能会在尝试激活它时遇到问题，特别是当他们看到错误代码0xC004F057时。这个错误代码表明激活信息失败，但不用担心，我们可以尝试一些步骤来解决这个问题。在本文中，我们将介绍如何解决Windows 7激活信息失败并报错0xC004F057的问题。
pip uninstall torch pip install torch==0.4.0
最近没怎么写游戏了，一直在写python，是因为我对深度学习感兴趣，想学习一下，同时也觉得AI是未来，所以去学习了一段时间。
驱动人生了解到，自从win10系统发布以来，越来越多的用户都将系统给换成win10系统了。但是面对的用户基数大，系统难免会有不完善的地方。
按照教程一步步装好了 PyGOD，用到的命令如下所示（我的环境：PyTorch1.8.1 + CUDA11.1）：
pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具，pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外，安装的anaconda自带Python，因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。 最后anaconda为我们提供了运行环境，为了编写程序的方便，我们还需要一款编辑器，这里推荐使用pycharm。从安装anaconda到在pycharm中写代码，可分为三步进行：
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，所需的第三方模块和库需要另行安装，这个过程往往较为繁琐。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。在官网上下载https://www.anaconda.com/distribution/，因为服务器在国外会很慢，建议从清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载。
笔者在虚拟机上安装好Ubuntu16.04， 一段时间之后重新打开准备编译python程序，在安装所需包时发现，pip pip3，指向的都是python2.7；
虽然这对常规大小的模型来说非常有效，但当我们处理一个巨大的模型时，这个工作流程有一些明显的局限性：在第1步，我们在RAM中加载一个完整版本的模型，并花一些时间随机初始化权重（这将在第3步被丢弃）。在第2步，我们在RAM中加载另一个完整版本的模型，并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型，这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM，所以总共需要48GB（其中一半用于在FP16中加载模型）。
建议：作为开发者来说，不管你是第一次使用本教程，还是老油条，还是开过好几篇破解教程都感觉在欺骗，那么看本教程就对了，并且保持良好心态，在破解过程中请耐心细心，不要急躁，也不要急着破解成功，自己出错了，特别是刚刚入行或者才使用idea的小伙伴不要到处找文章，如果遇到问题可以私信我，作者有时间可以帮大家伙解决问题，毕竟我也是从新手一步步升级打怪抗过来的，经验还是有的，另外如果作者的步骤有问题还请及时指出，我及时修正，也感谢大家伙的信任，一句话总结（细心操作每一步，核验自己的操作结果，机器不会说谎，程序员自信很正常，但也要怀疑自己）。
anaconda 2022.10 windows 版本,https://repo.anaconda.com/archive/
官网下载Anaconda3：https://www.anaconda.com/distribution/
由于EPICS工作环境下安装CSS，但CSS不支持开源jdk,所以首先需要卸载open jdk,然后再安装jdk-8u144-linux-x64.tar.gz（CSS只支持8及以上版本）。
pip工具可以方便快捷的安装python所需要的库，笔者在使用CentOS7.4环境下安装pip工具遇到问题，错误信息显示没有可用的软件包,安装了eple源，也显示无可用软件包。
经过多次查询后，是因为版本问题导致，因此需要将原来的docker-compose版本卸载，安装新版本。
峰值内存消耗是训练深度学习模型（如视觉 Transformer 和 LLM）时的常见瓶颈。本文提供了一系列可以在不牺牲建模性能和预测精度的情况下，将 PyTorch 中的内存消耗降低到约 1/20 的技术。
在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug，为了缓解你的痛苦😢，本文将对常见的错误进行解释，并说清楚来龙去脉。 细节就是魔鬼，虽然代码不报错但还是可能会对精度带来影响。如果本文对你有帮助，请收藏&转发！ CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作：nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。 因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是
最新的caffe2 已经移到pytorch中去了，直接下载其中的代码然后按照官方教程就可以了。
深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。
作者 | Facebook工程团队 译者 | 王强 策划 | 刘燕 大规模训练 AI 模型并非易事。 除了需要大量算力和资源外，训练非常大的模型背后也有着相当大的工程复杂性。在 Facebook AI Research（FAIR）Engineering，我们一直在努力构建各种工具和基础设施，让大型 AI 模型训练起来更加轻松。 我们最近的一部分成果包括了 层内模型并行、流水线模型并行、优化器状态 + 梯度分片 和 多专家模型 等领域的工作，旨在提升为任意数量的任务训练高级 AI 模型的效率。 完全分片数据
记得前不久刚陷入Tensorflow2.0的安装困境，这一次又被PyTorch 搞哭辽。
可以去Anaconda官网下载windows的最新的anaconda，直接安装即可。安装过程可以直接看官网：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/
装饰器是 python 上下文管理器的特定实现。本片文章将通过一个pytorch GPU 调试的示例来说明如何使用它们。虽然它可能不适用于所有情况，但我它们却是非常有用。
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