YANGZI'S ZONE

背景windows，anaconda，pycharm, python3.7 显卡3070ti laptop 一、版本对应关系一定要先根据自己电脑的显卡、显卡驱动版本、python版本、tensorflow版本，去匹配对应的CUDA和cuDNN版本。各版本并非完全唯一对应，而是有一定的范围区间。官网上的对应关系图如下：按照这个来没错 二、安装步骤1.首先，查看自己电脑显卡所能支持的最高CUDA版本（1）cmd输入nividia-smi 如下图所示，涂黄色部分就表明电脑显卡所能支持的最高CUDA版本，你安装的CUDA版本不能高于此 （2）右键桌面栏右下角的nvidia图标，点击NVIDIA控制面板 进入界面后点击左下角系统信息，再在系统信息页面点击组件一栏，如下图所示： 3D设置第三行NVCUDA64.DLL的产品名称中的CUDA版本就表明你电脑显卡所能支持的最高CUDA版本。 2.安装对应版本CUDA和cudnn（以CUDA11.2+cuDNN8.1.1为例）（1）CUDA 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...

前言pip默认都是从国外的数据源下载，因此有时候会面临下载速度慢，甚至无法下载。因此，需要一个国内源来下载，速度会快很多，国内源有时候也会抽风，一个镜像源不行就换另一个源，不要在一棵树上吊死。按经验来说，国内一般pip install比conda install要快和稳定，即使conda换了镜像源。推荐使用一次性使用，不设置永久，万一那天某个镜像源抽风还要改配置文件。 常用国内源清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/ 一次性使用1pip install xxx -i http://pypi.douban.com/simple/ 提示不信任则使用： 1pip install xxx -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pyp ...

基于CLIP（对比图文预训练方法）实现以文本精准搜图在使用CLIP做图文匹配时，发现只能用多个文本语句和一张图片匹配，而我想实现多个图片与文本进行匹配。 然后我打个断点 用DEBUG看了下具体的模型运行过程 在经过预处理和模型后 logits_per_image以及logits_per_text的 tensor([[25.5625, 20.0938, 19.7500]], device=’cuda:0’, dtype=torch.float16) 我推测这三个float数值分别代表了这三个文本与一张图片的匹配程度，而最后的probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy() 也只是使用 softmax层进行一些权重、对数等变换处理下变成更规范的格式再使用仅仅第一个语句与该图片匹配，tensor中数值仍为25.5625所以验证猜想成立在经过model（image，text）时就已经确定图文匹配度的具体相关值。 将获得图文匹配度封装成函数，并返回匹配度的数值 123456789101112 ...