


Cara menjalankan pembelajaran mendalam di pytorch di bawah centos
Apr 14, 2025 pm 07:03 PMMenggunakan pytorch untuk pembelajaran mendalam pada sistem CentOS memerlukan operasi langkah demi langkah:
1. Pemasangan Pytorch
Anda boleh memilih Anaconda atau PIP untuk memasang pytorch.
A. Pemasangan Anaconda
Muat turun Anaconda: Muat turun pakej pemasangan Anaconda3 untuk sistem CentOS dari laman web Anaconda rasmi . Ikuti wizard pemasangan untuk melengkapkan pemasangan.
-
Buat Persekitaran Maya: Buka terminal, buat persekitaran maya bernama
pytorch
dan aktifkan:Conda create -n pytorch python = 3.8 Pytorch diaktifkan Conda
-
Pasang PyTorch: Dalam persekitaran
pytorch
yang diaktifkan, gunakan conda untuk memasang pytorch. Jika anda memerlukan pecutan GPU, pastikan anda mempunyai CUDA dan CUDNN yang dipasang dan pilih versi PyTorch yang sepadan. Perintah berikut memasang pytorch yang mengandungi sokongan CUDA 11.8:Conda Pasang Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 11.8 -C Pytorch
-
Sahkan pemasangan: Mulakan persekitaran interaktif Python, jalankan kod berikut untuk mengesahkan bahawa pytorch dipasang dengan jayanya, dan periksa ketersediaan GPU:
obor import cetak (obor .__ versi__) cetak (obor.cuda.is_available ())
B. PIP Pemasangan
-
Pasang PIP: Jika sistem anda tidak dipasang PIP, sila pasangkannya terlebih dahulu:
sudo yum memasang python3-pip
-
Pasang PyTorch: Gunakan PIP untuk memasang pytorch dan gunakan sumber cermin Universiti Tsinghua untuk mempercepatkan memuat turun:
Pip Pasang Torch Torchvision Torchaudio -f https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
-
Sahkan pemasangan: Sama seperti kaedah Anaconda, jalankan kod berikut untuk mengesahkan pemasangan:
obor import cetak (obor .__ versi__) cetak (obor.cuda.is_available ())
2. Amalan Pembelajaran Dalam
Berikut adalah contoh pengiktirafan numerik tulisan tangan MNIST mudah yang menunjukkan cara menggunakan pytorch untuk pembelajaran mendalam:
-
Import Perpustakaan:
obor import import obor.nn sebagai nn import obor.Optim sebagai Optim Import Torchvision Import Torchvision.Transforms sebagai Transforms
-
Mendefinisikan model: Ini adalah rangkaian saraf konvensional yang mudah (CNN):
kelas SimpleCnn (NN.Module): def __init __ (diri): super (simpleCnn, diri) .__ init __ () self.conv1 = nn.conv2d (1, 32, kernel_size = 3, padding = 1) self.pool = nn.maxpool2d (2, 2) self.fc1 = nn.linear (32 * 14 * 14, 10) #Adjust dimensi input lapisan sepenuhnya def ke hadapan (self, x): x = self.pool (obor.relu (self.conv1 (x))) x = obor.flatten (x, 1) # flatten x = self.fc1 (x) Kembali x
-
Sediakan data: Muat turun dataset MNIST dan pra -prosesnya:
transform = transforms.compose ([transforms.totensor (), transforms.normalize ((0.1307,), (0.3081,))])) train_dataset = torchvision.datasets.mnist (root = './data', kereta api = benar, muat turun = benar, transform = transformasi) test_dataset = torchvision.datasets.mnist (root = './data', kereta api = palsu, muat turun = benar, transform = transformasi) kereta api test_loader = obor.utils.data.dataloader (test_dataset, batch_size = 1000, shuffle = false)
-
Mulakan model, fungsi kerugian, dan pengoptimum:
Model = SimpleCnn () kriteria = nn.crossentropyloss () Optimizer = Optim.Adam (Model.Parameters (), LR = 0.001) # Gunakan Pengoptimuman Adam
-
Melatih Model:
Epochs = 2 Untuk Epoch in Range (Epochs): Running_loss = 0.0 Untuk i, data dalam menghitung (train_loader, 0): input, label = data optimizer.zero_grad () output = model (input) kerugian = kriteria (output, label) kerugian.backward () Optimizer.Step () running_loss = loss.item () jika saya % 100 == 99: cetak (f '[{epoch 1}, {i 1}] kehilangan: {running_loss / 100: .3f}') Running_loss = 0.0 Cetak ('Latihan Selesai')
-
Penilaian Model:
betul = 0 Jumlah = 0 dengan obor.no_grad (): Untuk data dalam test_loader: gambar, label = data output = model (imej) _, diramalkan = obor.max (outputs.data, 1) total = labels.size (0) betul = (diramalkan == label) .sum (). Item () cetak (f'accuracy: {100 * betul / total}%')
Contoh ini menyediakan kerangka asas. Anda boleh mengubahsuai struktur model, dataset, dan hiperparameter mengikut keperluan anda. Ingatlah untuk membuat direktori ./data
sebelum berjalan. Contoh ini menggunakan pengoptimasi Adam dan secara umumnya menumpu lebih cepat daripada SGD. Saiz input lapisan yang disambungkan sepenuhnya juga diselaraskan untuk disesuaikan dengan output selepas lapisan penyatuan.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menjalankan pembelajaran mendalam di pytorch di bawah centos. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Ethereum adalah platform aplikasi yang terdesentralisasi berdasarkan kontrak pintar, dan ETH token asalnya boleh diperolehi dalam pelbagai cara. 1. Daftar akaun melalui platform berpusat seperti Binance dan Ouyiok, pensijilan KYC lengkap dan membeli ETH dengan stablecoins; 2. Sambungkan ke penyimpanan digital melalui platform yang terdesentralisasi, dan secara langsung bertukar ETH dengan stablecoins atau token lain; 3. Mengambil bahagian dalam ikrar rangkaian, dan anda boleh memilih Ikrar Bebas (memerlukan 32 ETH), perkhidmatan ikrar cecair atau ikrar satu klik pada platform terpusat untuk mendapatkan ganjaran; 4. Dapatkan ETH dengan menyediakan perkhidmatan kepada projek Web3, menyelesaikan tugas atau mendapatkan udara. Adalah disyorkan bahawa pemula bermula dari platform terpusat arus perdana, beransur -ansur beralih ke kaedah yang terdesentralisasi, dan selalu melampirkan kepentingan keselamatan aset dan penyelidikan bebas, ke

Penggunaan sebenar Battle Royale dalam sistem mata wang dua belum lagi berlaku. Kesimpulan Pada bulan Ogos 2023, Protokol Pinjaman Ekologi Makerdao memberi pulangan tahunan sebanyak $ DAI8%. Kemudian Sun Chi memasuki kelompok, melabur sejumlah 230,000 $ Steth, menyumbang lebih daripada 15% daripada deposit Spark, memaksa Makerdao membuat cadangan kecemasan untuk menurunkan kadar faedah kepada 5%. Hasrat asal Makerdao adalah untuk "mensubsidi" kadar penggunaan $ dai, hampir menjadi hasil solo Justin Sun. Julai 2025, Ethe

Apa itu Treehouse (pokok)? Bagaimanakah pokok pokok (pokok) berfungsi? Produk Treehouse Tethdor - Kadar Petikan Desentralisasi Gonuts Titik Sistem Treehouse menyoroti token pokok dan Token Ekonomi Gambaran Keseluruhan pada suku ketiga 2025 Team Pembangunan Roadmap, Pelabur dan Rakan Kongsi Treehouse Pengasas Pasukan Dana Pelaburan Ringkasan Apabila Defi terus berkembang, Permintaan untuk Produk Pendapatan Tetap Berkembang. Walau bagaimanapun, membina blok block

Jadual Kandungan Crypto Market Panoramik Nugget Token Vinevine Popular (114.79%, nilai pasaran bulat sebanyak AS $ 144 juta) Zorazora (16.46%, nilai pasaran pekeliling US $ 290 juta) Navxnaviprotocol (10.36%. dan cryptopunks menduduki tempat pertama dalam rangkaian prover yang terdesentralisasi dengan ringkas melancarkan asas ringkas, yang mungkin menjadi token tGe

Pertempuran lisan mengenai nilai "Token Pencipta" menyapu bulatan sosial crypto. Base dan dua rantaian awam utama Solana Helmsmans mempunyai konfrontasi yang jarang berlaku, dan perdebatan yang sengit di sekitar Zora dan pam.Fun dengan serta-merta menyalakan kegilaan perbincangan pada Cryptotwitter. Di manakah konfrontasi yang dipenuhi serbuk ini berasal? Mari kita cari. Kontroversi berlaku: Fius serangan Sterling Crispin terhadap Zora adalah penyelidik Delcomplex Sterling Crispin membombardir Zora di platform sosial. Zora adalah protokol sosial di rantaian asas, memberi tumpuan kepada laman utama dan kandungan pengguna

Direktori Apa itu Zirkuit Cara Mengendalikan Ciri -ciri Utama Zirkuit Senibina Hibrid Zirkuit AI Keselamatan Keserasian Keserasian Jambatan Zirkuit Poin Zirkuit Zirkuit Apa itu Zircuit Token (ZRC) Zircuit (ZRC) Prediction Harga Koin Cara Membeli Koin ZRC? Kesimpulan Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pasaran khusus platform Blockchain Layer2 yang menyediakan perkhidmatan kepada rangkaian Ethereum (ETH) Layer1 telah berkembang, terutamanya disebabkan oleh kesesakan rangkaian, yuran pengendalian yang tinggi dan skalabilitas yang lemah. Banyak platform ini menggunakan teknologi volume, pelbagai urus niaga yang diproses di luar rantai

Untuk mengelakkan mengambil alih pada harga spekulasi mata wang yang tinggi, adalah perlu untuk mewujudkan sistem pertahanan tiga dalam satu kesedaran pasaran, pengenalan risiko dan strategi pertahanan: 1. Mengenal pasti isyarat seperti lonjakan media sosial pada akhir pasaran lembu, terjun selepas lonjakan mata wang baru, dan pengurangan ikan paus gergasi. Pada peringkat awal pasaran beruang, gunakan peraturan piramid kedudukan dan kehilangan berhenti dinamik; 2. Membina penapis tiga untuk penggredan maklumat (strategi/taktik/bunyi), pengesahan teknikal (bergerak purata bergerak dan RSI, data mendalam), pengasingan emosi (tiga kerugian berturut -turut dan berhenti, dan menarik kabel rangkaian); 3. Buat pertahanan tiga lapisan peraturan (pengesanan ikan paus besar, kedudukan sensitif dasar), lapisan alat (pemantauan data rantaian, alat lindung nilai), dan lapisan sistem (Strategi Barbell, Rizab USDT); 4. Berhati -hati dengan kesan selebriti (seperti duit syiling Libra), perubahan dasar, krisis kecairan dan senario lain, dan lulus pengesahan kontrak dan pengesahan kedudukan dan

Kegagalan untuk mendaftarkan akaun Binance terutamanya disebabkan oleh sekatan IP serantau, keabnormalan rangkaian, kegagalan pengesahan KYC, pertindihan akaun, isu keserasian peranti dan penyelenggaraan sistem. 1. Gunakan nod serantau yang tidak terhad untuk memastikan kestabilan rangkaian; 2. Kirim maklumat sijil yang jelas dan lengkap dan perlawanan kewarganegaraan; 3. Daftar dengan alamat e -mel yang tidak terkawal; 4. Bersihkan cache penyemak imbas atau ganti peranti; 5. Elakkan tempoh penyelenggaraan dan perhatikan pengumuman rasmi; 6. Selepas pendaftaran, anda boleh dengan segera mengaktifkan 2FA, alamat Whitelist dan Kod Anti-Phishing, yang boleh menyelesaikan pendaftaran dalam masa 10 minit dan meningkatkan keselamatan lebih daripada 90%, dan akhirnya membina gelung pematuhan dan keselamatan tertutup.
