深度学习-TokenEmbedding-安装torch-GPU版本_token3embedding

TokenEmbedding：

向量矩阵：

        类似字典，第一行为字典里第一个词的词向量；

例子：embedding若为300维，字典中有30000个词

token-embedding维度为：30000(列)*300(行)，每一行为一个词向量。

第三行为，字典中第三个字对应的词向量。词向量大小为300维。

若中英文混杂，调用的中文tokenembedding，会将英文当做UNK处理。在特定领域需要自己进行词向量和词表的构建，效果会更好。

NLP任务中的字典：

        一一对应关系，例：一个字对应一个索引

        根据字典得到索引，就能得到词向量，任务结束后得到索引，根据词典，在返回结果。

深度学习处理NLP任务：

        不处理特殊字符，以字为单位。都有对应的embedding

下载anaconda：

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

cuda和cuDNN的关系和对应关系：

https://www.jianshu.com/p/622f47f94784

https://www.cnblogs.com/yeran/p/11345990.html

查看cuda版本

win+r

cmd         

nvcc --version

查看对应版本

pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系 - 一动不动的葱头 - 博客园 (cnblogs.com)

根据cuda版本下载离线对应torch：
torch-N.x.x+cu110....

torchaudio-0.x.x(x.x版本与上面对应

torchvision-...+cu110...

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

离线安装

 图转自(25条消息) 如何离线安装PyTorch_ZiLiangQin的博客-CSDN博客_如何离线安装pytorch

测试torch.cuda命令：

import  torch
#返回当前设备索引
# torch.cuda.current_device()
#返回GPU的数量
# torch.cuda.device_count()
#返回gpu名字，设备索引默认从0开始
# torch.cuda.get_device_name(0)
#cuda是否可用
# torch.cuda.is_available()
 
# pytorch 查看cuda 版本
# 由于pytorch的whl 安装包名字都一样，所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本。
# print(torch.version.cuda)
 
# 判断pytorch是否支持GPU加速
# print (torch.cuda.is_available())
 
 
# 【PyTorch】查看自己的电脑是否已经准备好GPU加速（CUDA）
# 那么在CUDA已经准备好的电脑上，会输出：cuda:0
# 而在没有CUDA的电脑上则输出：cpu
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
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