局域网内做网站,ae如何做视频模板下载网站,深圳网站营销推广公司电话,网络用语建设是什么意思#x1f468;#x1f393;作者简介#xff1a;一位即将上大四#xff0c;正专攻机器学习的保研er #x1f30c;上期文章#xff1a;机器学习深度学习——数值稳定性和模型化参数#xff08;详细数学推导#xff09; #x1f4da;订阅专栏#xff1a;机器… 作者简介一位即将上大四正专攻机器学习的保研er 上期文章机器学习深度学习——数值稳定性和模型化参数详细数学推导 订阅专栏机器学习深度学习 希望文章对你们有所帮助 这一部分掉坑真的不知道掉了多少个。我是AMD卡的我想AMD卡的同志们很多都掉过坑了也许就在我掉过众多坑里面。网上很多说法是AMD卡做深度学习可以使用RCom然而我发现几乎没有太多资料毕竟做深度学习的大多数用的是N卡。emmmm万一掉坑了都没有人能启发到我所以当时我就放弃了接下来给出坑点并且排查最终给出绝对可行的解决方案。 AMD显卡怎么做深度学习 卸载CPU版本的torch卸载方式问题 安装GPU版本的torch安装方式问题 Anaconda配置虚拟环境下载cuda问题 最终解决方案 之前的内容中我都是使用了CPU版本的torch来进行深度学习在前面的线性模型当然很好跑因为线性模式确实是比较简单的。但是随着之后的模型越发的复杂我们很需要GPU来帮助我们实现并行运算因此我们需要安装GPU版本的torch。 卸载CPU版本的torch
因为听说有了GPU版本的torch在一些使用的过程中可能会出现冲突所以我第一下想到的就是卸载CPU版本的torch。卸载的时候还需要把这个torch中所包含的包也一并卸载了。
卸载方式
使用cmd终端卸载卸载的方式有两种 1、pip方式卸载
pip uninstall torch
pip uninstall torchvision2、conda方式卸载
conda uninstall pytorch
conda uninstall libtorch据说是使用了conda方式下载的话就用第二种pip方式下载的话就用第一种感觉好像又不是很有道理总之两个都试过了也都告诉我卸载成功了。
问题
但是接下来就出现了很奇怪的一幕。我在cmd终端输入如下语句
pythonimport torchtorch.__version__最终告诉我的答案里面是不存在torch那理论上应该是成功了才对。。。然而我去pycharm中执行
import torchprint(torch.__version__)额。。。居然给我输出了CPU版本的torch我还猜测是不是亲爱的pycharm没缓过来。。。无论重启还是关机都显示含有CPU版本的torch。。。原地捣鼓半天网上好像也没个针对这个具体问题的解决方案最终放弃卸载。
安装GPU版本的torch
安装方式
进入pytorch官网 pytorch官网 用上面的conda或者pip语句都是可以的在终端中运行就好连cuda版本都给咱们指定好了。
问题
我以为pycharm是出了什么毛病明明终端显示没有CPU版本的torch了偏偏pycharm输出了。。。我就以为换个GPU版本的torch应该就没事了这其实也是瞎捣鼓最终在pycharm中输出CPU版本的torch在终端输出GPU版本的torch。 因此在pycharm中跑GPU方式的代码是行不通的。。。
Anaconda配置虚拟环境
既然卸载的方式行不通我就找别的方法之前已经安装过了Anaconda我们靠着这个工具来实现环境的配置。步骤如下 1、我们可以自行创建虚拟环境
conda create --name pytorch python3.9我们可以通过
conda env list来查看当前的环境其中base是本来的环境pytorch是我们创建的虚拟环境。 2、我们需要激活这个环境那么接下来下载的东西包括各种的包、包括GPU版本的torch都可以下载到这个虚拟环境去也就是说这个虚拟环境本来就是干净的不像base环境那样装过CPU版本的torch。 激活的语句为
avtivate pytorch再打开当前的环境列表可以看出pytorch已经被激活 3、下载GPU版本的torch 将上面的语句进行下载接下来就可以把torch下载到自己新建的虚拟环境pytorch中去了。 4、在pycharm中配置它。 打开File-Settings-Project:Python-Python Interpreter 点开Add Local Interpreter即可选择之前的路径成功切换。 但是此时我还是不能运行相关语句搜相关资料以后知道是没有cuda运行语句
print(torch.cuda.is_available())最后会返回False因此我们需要下载cuda。
下载cuda
这个步骤就不细说了这个下载过程是傻瓜式教程网上有。
问题
这个问题就比较严重了。。。安装都安装不成安装了我才知道只有NVIDIA卡是可以下载cuda的那我的方向再一次断了而且我很难在原有基础上转变思路。
最终解决方案
接下来就是我最终的解决方案了租借线上平台。 我是用的autodl平台去租借的大家可以放心使用我觉得官网有点话都写的不太清楚我一直不知道到底只是租一个GPU而已还是啥因为如果只是租一个GPU我没有cuda照样不行最终还是搞了点钱去试了一下点开以后里面有使用文档使用方法很容易大家可以放心使用。
