


Comment effectuer un apprentissage en profondeur dans Pytorch sous Centos
Apr 14, 2025 pm 07:03 PML'utilisation de Pytorch pour l'apprentissage en profondeur sur le système CentOS nécessite une opération étape par étape:
1. Installation de Pytorch
Vous pouvez choisir Anaconda ou Pip pour installer Pytorch.
A. Installation d'Anaconda
Téléchargez Anaconda: Téléchargez le package d'installation Anaconda3 pour le système CentOS sur le site officiel d'Anaconda . Suivez l'assistant d'installation pour terminer l'installation.
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Créez un environnement virtuel: ouvrez le terminal, créez un environnement virtuel nommé
pytorch
et activez:conda crée -n pytorch python = 3,8 pytorch activé par conda
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Installez Pytorch: Dans l'environnement
pytorch
activé, utilisez Conda pour installer Pytorch. Si vous avez besoin d'accélération GPU, assurez-vous que CUDA et CUDNN sont installés et sélectionnez la version Pytorch correspondante. La commande suivante installe Pytorch contenant CUDA 11.8 Prise en charge:Conda Installer Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 11,8 -C Pytorch
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Vérifiez l'installation: démarrez l'environnement interactif Python, exécutez le code suivant pour vérifier que Pytorch est installé avec succès et vérifiez la disponibilité du GPU:
Importer une torche Imprimer (torche .__ Version__) print (torch.cuda.is_available ())
Installation de B. Pip
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Installez PIP: Si votre système n'a pas installé PIP, veuillez l'installer d'abord:
sudo yum installer python3-Pip
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Installez Pytorch: Utilisez PIP pour installer Pytorch et utilisez la source miroir de l'Université Tsinghua pour accélérer le téléchargement:
PIP Installer Torch TorchVision Torchaudio -f https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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Vérifiez l'installation: identique à la méthode Anaconda, exécutez le code suivant pour vérifier l'installation:
Importer une torche Imprimer (torche .__ Version__) print (torch.cuda.is_available ())
2. Pratique d'apprentissage en profondeur
Voici un exemple simple de reconnaissance numérique manuscrite MNIST qui montre comment utiliser Pytorch pour l'apprentissage en profondeur:
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Bibliothèque d'importation:
Importer une torche importer torch.nn comme nn Importer Torch.optim comme Optim Importer TorchVision Importer TorchVision. Transforms comme se transforme
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Définir le modèle: il s'agit d'un simple réseau neuronal convolutionnel (CNN):
classe Simplecnn (nn.module): def __init __ (soi): Super (Simplecnn, self) .__ 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 la dimension d'entrée de la couche entièrement connectée Def vers l'avant (self, x): x = self.pool (torch.relu (self.conv1 (x))) x = torch.flatten (x, 1) # aplaten x = self.fc1 (x) Retour x
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Préparez les données: téléchargez l'ensemble de données MNIST et préparez-le:
transform = transforms.compose ([transforms.totensor (), transforms.normalize ((0,1307,), (0,3081,))])) Train_dataset = torchVision.datasets.mnist (root = '. / data', train = true, download = true, transform = transform) test_dataset = torchVision.datasets.mnist (root = '. / data', train = false, download = true, transform = transform) Train_loader = torch.utils.data.dataloader (Train_dataset, batch_size = 64, shuffle = true) test_loader = torch.utils.data.dataloader (test_dataset, batch_size = 1000, shuffle = false)
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Initialisez le modèle, la fonction de perte et l'optimiseur:
modèle = simpcnn () critères = nn.crossentropyloss () Optimizer = Optim.Adam (Model.Parameters (), LR = 0,001) # Utilisez Adam Optimizer
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Formation du modèle:
époques = 2 pour l'époque dans la gamme (époques): running_loss = 0,0 Pour I, Données en énumération (Train_loader, 0): entrées, étiquettes = données optimizer.zero_grad () sorties = modèle (entrées) Perte = critères (sorties, étiquettes) perte.backward () Optimizer.Step () running_loss = perte.item () Si je% 100 == 99: print (f '[{epoch 1}, {i 1}] perte: {running_loss / 100: .3f}') running_loss = 0,0 imprimer (?entra?nement fini?)
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évaluation du modèle:
Correct = 0 Total = 0 avec torch.no_grad (): pour les données dans test_loader: images, étiquettes = données sorties = modèle (images) _, prédit = torch.max (sorties.data, 1) Total = étiquettes.Size (0) correct = (prédit == étiquettes) .sum (). item () Imprimer (f'Agicatie: {100 * correct / total}% ')
Cet exemple fournit un cadre de base. Vous pouvez modifier la structure du modèle, l'ensemble de données et les hyperparamètres en fonction de vos besoins. N'oubliez pas de créer le répertoire ./data
avant de fonctionner. Cet exemple utilise l'optimiseur ADAM et converge généralement plus rapidement que SGD. La taille d'entrée de la couche entièrement connectée est également ajustée en fonction de la sortie après la couche de mise en commun.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Installer le pilote de base de données correspondant; 2. Utilisez Connect () pour se connecter à la base de données; 3. Créez un objet de curseur; 4. Utilisez EXECUTE () ou Execumany () pour exécuter SQL et utiliser une requête paramétrée pour empêcher l'injection; 5. Utilisez fetchall (), etc. pour obtenir des résultats; 6. commit () est requis après modification; 7. Enfin, fermez la connexion ou utilisez un gestionnaire de contexte pour le gérer automatiquement; Le processus complet garantit que les opérations SQL sont s?res et efficaces.

Identifier Thenewdiskusinglsblkorfdisk-ltolocateThecorrectDevicelike / Dev / sdb.22.OptionallyPartitionTheDiskwithfdisk / Dev / sdb, CreateAprimaryPartitionusingDefaultSttingSe etwriteCheswithW, TherunPartitiondUpToupDateTheNernel.3.3CareafilesystemusingMfsxEplepdateTheLenel.3.3

Utilisez le multiprocessement.queue pour transmettre des données en toute sécurité entre plusieurs processus, adaptés aux scénarios de plusieurs producteurs et consommateurs; 2. Utilisez le multiprocessement.Pipe pour atteindre une communication bidirectionnelle à grande vitesse entre deux processus, mais uniquement pour les connexions à deux points; 3. Utilisez la valeur et le tableau pour stocker des types de données simples dans la mémoire partagée et doivent être utilisés avec le verrouillage pour éviter les conditions de concurrence; 4. Utiliser Manager pour partager des structures de données complexes telles que les listes et les dictionnaires, qui sont très flexibles mais ont de faibles performances, et conviennent aux scénarios avec des états partagés complexes; Les méthodes appropriées doivent être sélectionnées en fonction de la taille des données, des exigences de performance et de la complexité. La file d'attente et le gestionnaire conviennent le plus aux débutants.

Utilisez Boto3 pour télécharger des fichiers sur S3 pour installer d'abord Boto3 et configurer les informations d'identification AWS; 2. Créez un client via boto3.client ('s3') et appelez la méthode upload_file () pour télécharger des fichiers locaux; 3. Vous pouvez spécifier S3_KEY comme chemin cible et utiliser le nom de fichier local s'il n'est pas spécifié; 4. Des exceptions telles que FileLoTFoundError, NocRedentialSerror et ClientError doivent être gérées; 5. ACL, ContentType, StorageClass et Metadata peuvent être définis via le paramètre ExtraCargs; 6. Pour les données de mémoire, vous pouvez utiliser ByTesio pour créer des mots

Pythonlistscani implémentation make ajout () Penouspop () popoperations.1.USEAPPEND () Two -celief StoteTopofThestack.2.USEP OP () ToreMoveanDreturnTeTop élément, assurant à cocheterthestackisNotEmptoavoidIndexerror.3

Bank of America lance le suivi des actifs numériques pour marquer l'augmentation de la reconnaissance d'Ethereum en finance grand public. 1. Augmentation de la reconnaissance de la légalité; 2. Il peut attirer des institutions à allouer des actifs numériques; 3. Promouvoir le processus de conformité; 4. Confirmer les perspectives d'application et la valeur potentielle de l'ETH en tant que "huile numérique"; Ethereum est devenu l'objectif en raison de son énorme écosystème DAPP, 1. Améliorer la technologie vers le POS pour améliorer l'évolutivité, la sécurité et la durabilité; 2. Soutenir les prêts, le trading et autres services financiers en tant que c?ur de Defi; 3. Soutenir la prospérité du NFT et consolider la demande écologique; 4. Développer les applications de niveau d'entreprise telles que la gestion de la cha?ne d'approvisionnement; 5. EIP-1559 introduit un mécanisme de déflation pour améliorer la rareté; Les principales plateformes de trading comprennent: 1. Binance (volume de trading)

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