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含游戏代码 AI训练代码 代码运行示例

1. 安装Anaconda3 官网下载Anaconda3：https://www.anaconda.com/distribution/ 运行下载好的.exe文件 Win+R 调出运行对话框，输入 cmd 回车，输入 python，如果出现python版本信息，表明安装成功。 添加环境变量：高级系统设置 -> 环境变量 2. 查看电脑显卡信息 以 Win10 为例，控制面板 -> NVIDIA控制面板 -> 帮助 -> 系统信息 -> 组件 3. 创建PyTorch环境 卸载原来的pytorch和torchvision，之前没有安装则忽略这一步。 Win+R，输入cmd，p

分享视频教程——《GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)》，2022最新升级版！本课程讲解GAN的基本原理和常见的各种GAN，提供数据集、代码和课件。 适用人群： 1、对GAN生成对抗网络感兴趣的 2、对PyTorch感兴趣的 3、希望研究深度学习模型的

此文件为yolo模型（1-3）的pytorch实现以及ssd目标检测的pytorch实现

multi_gpu_test 在多GPU机器上使用PyTorch进行并行化（已在Google Cloud GPU机器上测试） 设置带有一个或多个GPU的Google云机的脚本（要购买GPU机，请参阅以获取说明） Pytorch安装步骤/脚本 测试实用程序以检查多GPU执行 安装步骤 购买GPU机器后（有关说明，请参见 ） 运行first.sh-这将为后续步骤安装基本实用程序 运行second.sh-按照显示的链接中的说明获取Nvidia的驱动程序。 此存储库中提供了针对Ubuntu 16.04的安装（在second.sh中-默认情况下已注释） 使用nvidia_smi确认正确的安装 运行third.sh-这将安装anaconda，pytorch。 执行多GPU测试 conda激活伯特 python multi_gpu.py 请注意，这30个输入的批次分布在8个GPU上-7个G

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PyTorch | （1）初识PyTorch PyTorch | （2）PyTorch 入门-张量 PyTorch | （3）Tensor及其基本操作 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类，分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中， torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类，pytorch 有八个不同的数据类型,下表是完整的 dtype 列表. Torch.device 是表现 torch.Tensor被分配的设备类型的类，其中分为’cpu’ 和 ‘cuda’