cunn 是 CUDA 后端上的神经网络开发包。这个开发包提供了多个基于 nn 包的 CUDA 基础模块。
使用：
只需调用:cuda()以下命令即可将网络模型转换为CUDA ：
本地模型= nn。顺序（）
模型：加载（NN 线性（2，2））
型号：添加（nn。LogSoftMax（））
模型：cuda（） -将模型转换为CUDA
...以及类似的张量：
本地输入=火炬。张量（32，2）：均匀（）
输入=输入：cuda（）
本地输出=模型：正向（输入）
...或直接将它们创建为CudaTensors：
本地输入=火炬。CudaTensor（32，2）：均匀（）
本地输出=模型：前向（输入）
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运行 luarocks install cunn 出现make[1]: *** [lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/all] 错误 2 解决方法： 进入torch目录，执行 git pull, 然后运行 ./install.sh
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基础: PC:ubuntu 20.04 显卡:GTX 960m 获取电脑的显卡驱动型号 CUNN地址 CUDA-ToolKit CUDA-ToolKit安装方式 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu
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/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(D
welcome to my blog 头一次使用pytorch, 调用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()的时候报错 /pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(Dtype *, Dtype *, Dtype *, long
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转载自：https://blog.csdn.net/littlehaes/article/details/102806323 头一次使用pytorch, 调用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()的时候报错 /pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOu
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RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549628766161/work/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:105: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(Dtype *
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前言 最近换电脑了，终于用得上带显卡的笔记本了，网上各种关于cuda和cunn的安装方法已经数不胜数了，但大多是傻瓜式安装，遇到的诸如版本不匹配等问题也各不相同，在三天装了五次cuda后我终于找到了最好的安装方法：official document！ Nvidia官方对于cuda及cunn的安装做了详尽的说明，且简单明了！ cuda安装包及文档 cuda toolkit 各版本安装包及说明文档.
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cuda10.0和cunn7.4.1 tensorflow各版本支持的CUDA和CUDNN版本_Samuel'C的博客-CSDN博客_tensorflow对应的cuda版本 Ubuntu20.04 安装NVIDIA驱动及cuda10.0、cudnn_mofy_的博客-CSDN博客_ubuntu20安装cuda和cudnn CUDA10.1和cunn7.6.5安装 Ubuntu 配置多个版本cud
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报错信息： /opt/conda/conda-bld/pytorch_1556653183467/work/aten/src/THCUNN/SpatialClassNLLCriterion.cu:103: void cunn_SpatialClassNLLCriterion_updateOutput_kernel (T *, T *, T *, long *, T *, int, int, int
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神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为
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译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类： 这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一
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我玩神经网络。我了解卷积层、完全连接层和许多其他东西是如何工作的。我还知道什么是梯度，以及如何训练这样的网络。 框架千层面包含一个称为InverseLayer的层。 InverseLayer类通过应用要反转的层相对于其输入的偏导数，对神经网络的单层执行反转操作。 我不知道这是什么意思，或者我应该在什么时候使用这个层。或者倒置偏导数背后的想法是什么？ 非常感谢你
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我用newff在Matlab中创建了一个用于手写数字识别的神经网络。 我只是训练它只识别0 输入层有9个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元，共有9个输入。 我的赔率是0.1 我在Matlab中进行了测试，网络运行良好。现在我想用c语言创建这个网络，我编写了代码并复制了所有的权重和偏差（总共146个权重）。但当我将相同的输入数据输入到网络时，输出值不正确。 你们谁能给我指点路吗？ 这是我的
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PyTorch包含创建和实现神经网络的特殊功能。在本章中，我们将创建一个简单的神经网络，实现一个隐藏层开发单个输出单元。 我们将使用以下步骤使用PyTorch实现第一个神经网络 - 第1步 首先，需要使用以下命令导入PyTorch库 - 第2步 定义所有图层和批量大小以开始执行神经网络，如下所示 - 第3步 由于神经网络包含输入数据的组合以获得相应的输出数据，使用以下给出的相同程序 - 第4步 借
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我正在学习神经网络和反向传播。我想我了解网络是如何工作的，在输入、输出、隐藏层、权重、偏差等方面。但是，我仍然不完全了解如何设计一个网络来适应一个问题。IE：假设我想要一个神经网络来学习如何演奏曲子，我该如何把这个问题转化为神经网络的设计呢？欢呼：）
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介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集，这是一种常用来衡量模型的基准，同时它比较小而且训练起来相对快速。 语
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注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Kriz