pytorch module named 39
解决Python运行脚本时ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'报错
自己写的项目直接在Pycharm里run或debug没问题，但使用cmd命令通过python xxx.py运行脚本，如果脚本import了其他文件的方法就会报错：ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。 例如: 项目auto_test结构： ├──con ......
instance_name,db_name,oracle_sid之间的关系
一】对ORACLE_SID的理解 Oracle中SID的作用类似于一个“开关变量” 引导Oracle在实例启动时如何去默认位置下读取适当的参数文件并加载，以正确启动实例。 我们知道实例的启动需要指定pfile/spfile(Oracle9i之前是使用pfile--即init文件，从9i开始就默认使用 ......
了解CSS Module作用域隔离原理
CSS Module出现的背景 我们知道，Javascript发展到现在出现了众多模块化规范，比如AMD、CMD、 Common JS、ESModule等，这些模块化规范能够让我们的JS实现作用域隔离。但CSS却并没有这么幸运，发展到现在却一直没有模块化规范，由于CSS是 根据选择器去全局匹配元素的 ......
人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docker)构建Stable-Diffusion-Webui的AI绘画库教程(Python3.10/Pytorch1.13.0)
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。 本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算 ......
一文带你了解 JS Module 的始末
写在前面 模块化开发是我们日常工作潜移默化中用到的基本技能，发展至今非常地简洁方便，但开发者们（指我自己）却很少能清晰透彻地说出它的发展背景， 发展过程以及各个规范之间的区别。故笔者决定一探乾坤，深入浅出学习一下什么是前端模块化。 通过本文，笔者希望各位能够收获到： 前端模块化发展的大致历史背景 � ......
取出预训练模型中间层的输出(pytorch)
1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型，可以采用直接遍历子模块的方法，取出相应name模块的输出，不对模型做任何改动。该方法的缺点在于，只能得到其子模块的输出，而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型，无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from ......
登峰造极,师出造化,Pytorch人工智能AI图像增强框架ControlNet绘画实践,基于Python3.10
人工智能太疯狂，传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙，弃尸尘埃。并非空穴来风，也不是危言耸听，人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程，你问我绘画行业未来的样子？我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下，体验人工智能登峰造极的绘画... ......
图卷积神经网络分类的pytorch实现
图神经网络（GNN）目前的主流实现方式就是节点之间的信息汇聚，也就是类似于卷积网络的邻域加权和，比如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。下面根据GCN的实现原理使用Pytorch张量，和调用torch_geometric包，分别对Cora数据集进行节点分类实验。 Cora是关于科学文献之 ......
分布式机器学习：异步SGD和Hogwild!算法（Pytorch）
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......
调式源码解决 seata 报错 can not get cluster name 问题
最近在使用Spring Cloud整合分布式事务seata,项目启动之后，控制台一直报错： can not get cluster name in registry config 'service.vgroupMapping.nacos-provide-order-seata-service-gro ......
从 PyTorch DDP 到 Accelerate 到 Trainer，轻松掌握分布式训练
概述 本教程假定你已经对于 PyToch 训练一个简单模型有一定的基础理解。本教程将展示使用 3 种封装层级不同的方法调用 DDP (DistributedDataParallel) 进程，在多个 GPU 上训练同一个模型： 使用 pytorch.distributed 模块的原生 PyTorch ......
K3S 系列文章-5G IoT 网关设备 POD 访问报错 DNS 'i/o timeout'分析与解决
开篇 《K3s 系列文章》 《Rancher 系列文章》 问题概述 20220606 5G IoT 网关设备同时安装 K3S Server, 但是 POD 却无法访问互联网地址，查看 CoreDNS 日志提示如下： ... [ERROR] plugin/errors: 2 update.traefi ......
Pytorch之Embedding与Linear的爱恨纠葛
最近遇到的网络模型许多都已Embedding层作为第一层，但回想前几年的网络，多以Linear层作为第一层。两者有什么区别呢？ ......
基于pytorch实现模型剪枝
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。 ......
【Azure Cache for Redis】Python Django-Redis连接Azure Redis服务遇上(104, 'Connection reset by peer')
问题描述 使用Python连接Azure Redis服务，因为在代码中使用的是Django-redis组件，所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务： CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", " ......
《Terraform 101 从入门到实践》 第三章 Modules模块化
《Terraform 101 从入门到实践》这本小册在南瓜慢说官方网站和GitHub两个地方同步更新，书中的示例代码也是放在GitHub上，方便大家参考查看。 模块的概念 模块化是Terraform实现代码重用的方式。模块可以理解为一个包含多个资源的容器模板。封装好之后，可以给大家使用。也可以理解为 ......
What's new in Dubbo 3.1.5 and 3.2.0-beta.4
在 1 月 27 日，新年伊始，Dubbo 3.1.5 和 3.2.0-beta.4 正式通过投票发布。本文将介绍发布的变化一览。 Dubbo 3.1.5 版本是目前 Dubbo 3 的最新稳定版本，我们建议所有的用户都升级到最新的稳定版本。Dubbo 3.2.0-beta.4 版本是目前 Dubb ......
论文翻译：2022_Phase-Aware Deep Speech Enhancement: It's All About The Frame Length
论文地址：相位感知深度语音增强:这完全取决于帧长 引用格式：Peer T, Gerkmann T. Phase-aware deep speech enhancement: It's all about the frame length[J]. JASA Express Letters, 2022, ......
闻其声而知雅意,基于Pytorch(mps/cpu/cuda)的人工智能AI本地语音识别库Whisper(Python3.10)
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。 Whisper 是一个开源的语音识别库，它是由Facebook AI ......
Xmake v2.7.6 发布，新增 Verilog 和 C++ Modules 分发支持
Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具。 它非常的轻量，没有任何依赖，因为它内置了 Lua 运行时。 它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中 ......
Pytorch：单卡多进程并行训练
在深度学习的项目中，我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块，而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方... ......
安装pytorch-gpu的经验与教训
首先说明 本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题 我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu 查看自己安装的CUDA nvcc -V 这里我提供一个安装tensorflow时所用的CU ......
pytorch 配置详细过程
#torch github 项目多 方便，api好调用 cpu版本 ###装torch 安装最新版本的就可以。 ###torchvision 要版本对应 算法： torchvision版本号= torch版本号第一个数字-1.torch版本号第二个数字+1.torch版本号第三个数字 所以我的就是： ......
python模块(module)
模块化(module)程序设计理念 模块和包概念的进化史 “量变引起质变”是哲学中一个重要的理论。量变为什么会引起质变呢？本质上理解，随着数量的增加，管理方式会发生本质的变化；旧的管理方式完全不适合，必须采用新的管理方式。 程序越来越复杂，语句多了，怎么管理？很自然的，我们会将实现同一个功能的语句封 ......
Pytorch优化过程展示：tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
Pytorch建模过程中的DataLoader与Dataset
处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护，在理想情况下，我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化，为此，PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset两个类用于数据... ......
transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法
计算机视觉任务中，对图像的变换（Image Transform）往往是必不可少的操作，例如在迁移学习中，需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层，又如对数据进行增强以丰富训练数据。
作为深度学习领域的主流框架，pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvi... ......
Pytorch基础-张量基本操作
Pytorch 中，张量的操作分为结构操作和数学运算，其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构，数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 ......
Pytorch基础-tensor数据结构
torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于 numpy 的 array。 Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成，生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。 ......