在MacOS上，PyTorch模型的默认下载路径是~/.torch/models/。
~/.torch/models/
我在 windows 运行 podman 当成 docker 的代替品，从网上抄了 ollama 的部署命令，发现里面存在一个相对路径的挂载文件夹。...我期望拿到 ollama 的下载内容，需要寻找到 podman 默认的挂载路径，但在网上找了一圈，可能是我的关键词问题，没有找到，于是记录本文期望能帮到大家 如下面命令 podman run -d -v...ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 使用了 -v ollama:/root/.ollama 参数将本机的 ollama...文件夹挂载到容器里面的 /root/.ollama 文件夹 那默认情况下的本机 ollama 文件夹是在哪？...在 podman 里面挂载相对路径是什么 在 podman 里面挂载相对路径是在 WSL 里面的 ~/.local/share/containers/storage/volumes/ 文件夹
SpringBoot其实不仅仅给我们提供了便捷的自动配置和基于场景的Starter，也提供了我们其实并不能够“直观发现”的默认包扫描路径。...如果我们需要配置，之前是Spring应用中，我们会为项目创建基于配置的xml或者properties配置文件，但是现在，我们可以通过@Configuration注解来标注在我们的配置类上，然后以类编码的方式去实现我们需要的配置信息...原因就是，在SpringBoot框架的源码中，已经提供了默认的包扫描路径，当然，也是支持我们通过application.yaml或者application.properties去做定制化修改（可以通过@...那默认的路径又是什么呢？基于这个问题，我们来去源码中寻找到答案。...里面有关于包引用的逻辑处理，我们debug来看一下。 在debug的结果中，我们发现了默认包路径。
在使用Ollama平台进行深度学习和机器学习模型训练时，了解模型文件的存储位置至关重要。这不仅有助于有效地管理和部署模型，还能确保在需要时能够快速访问和更新这些模型文件。...本文将详细探讨Ollama下载的模型文件存放在哪里，并提供相关的操作指南和最佳实践 使用CMD安装存放位置 以下做测试 我们采用哦llama38B模型来测试 输入命令等待安装即可 默认存放路径 C:\Users...\Smqnz\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai 不要直接复制粘贴 我的用户名和你的不一样 你可以顺着找一找 日期还是我刚刚下载的日期 Open WebUI...下载存放位置 我们选qwen2:1.5b来做测试 等待模型拉取成功 默认存放路径 这时候我们进入 C:\Users\Smqnz\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai...\library 不要直接复制粘贴 我的用户名和你的不一样 你可以顺着找一找 可以看到有两个文件 一个是使用CMD下载的(llama3) 另外一个是在部署的Open WebUI下载的(qwen2) 不管是哪里下载的模型都是可以调取使用的
文章目录 一、FBX 模型与默认 3D 模型的区别 二、FBX 模型贴图查找路径 三、FBX 模型可设置多个材质 在 FBX 文件中包含了 网格 , 材质 , 纹理贴图 信息 ; 网格 Mesh : 表示...3D 物体的 形状 ; 材质 Material : 表示 3D 物体的 表面特性 ; 纹理贴图 Texture : 定义 3D 物体 表面的 像素颜色 , 一般是一张图片 ; 一、FBX 模型与默认...3D 模型 , 显示的图标为 样式 , 系统自带的 3D 模型 , 显示的图标样式为 ; 系统默认的 3D 模型 , 选中后 , 右侧 Inspector 检查器窗口 显示内容如下 :...外部导入的 fbx 模型 , 选中后 , Inspector 检查器窗口 显示内容如下 : 外部导入的 fbx 模型 选中后 的属性 比 默认模型 多了两排按钮 , 点击 Select 按钮..., 焦点会跳转到 Project 文件窗口 , Inspector 检查器窗口 会显示 fbx 文件的属性 ; 二、FBX 模型贴图查找路径 ---- 如果 FBX 模型有 纹理贴图 , 则需要将
我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。...梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。 让我们用下面的虚拟图来解释。 上面是一个计算图，每个叶节点上的数字相加得到最终输出。...通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...使用带有梯度检查点的PyTorch训练分类模型 为了用梯度检查点训练模型，只需要编辑train_model函数。...input是模型的输入，在我们的例子中是图像。这里的checkpoint_sequential仅用于顺序模型，对于其他一些模型将产生错误。
2. macOS 上运行 Stable Diffusion 安装 anaconda brew install --cask anaconda 配置 PATH echo 'export PATH=/usr...python=3.10.6 激活 Python 环境，并安装依赖 conda activate stabel pip3 install -r requirements_versions.txt 下载模型...huggingface 上也有很多其他模型可以下载使用，也能在线体验。...Text-to-Image 测试 Prompt 有很多的撰写技巧、句式、修饰词；Stable Diffusion 也有很多参数可以调整。...但本篇主要描述的是在无 GPU 情况下，在 macOS 下运行 Stable Diffusion，因此在此仅输入 bird ，进行测试。生成的图片如下图: 4.
LibTorch介绍 官网：https://pytorch.org/ LibTorch是PyTorch深度学习框架的C++版本，它提供了用于构建和训练神经网络模型的高级API和工具。...它提供了一系列的预训练模型和工具，方便你进行模型训练与推理。 3.跨平台支持：LibTorch可在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux和macOS。...这使得你可以在不同的设备上进行模型开发和部署，以满足特定的应用需求。 4.兼容性：由于LibTorch是基于PyTorch开发的，因此能够与PyTorch代码紧密集成。...https://download.pytorch.org/whl/cpu # 下载LibTorch wget https://download.pytorch.org/libtorch/nightly... int main() { // 模型路径 std::string module_path = "..
微软Windows团队的AI已经公布了˚F IRST DirectML的预览作为后端PyTorch训练ML车型。...此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练，释放混合现实计算的新潜力。...在这个名为“DML”的新设备中，通过在调用运算符时引入最少的开销来调用直接 ML API 和 Tensor 原语；它们的工作方式与其他现有后端非常相似。...PyTorch-DirectML 套件可以使用 GPU 机器学习库 DirectML 作为其后端，允许在 DirectX12 GPU 和 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）上训练模型...Microsoft 与 AMD、Intel 和 NVIDIA 合作，为 PyTorch 提供这种硬件加速的训练体验。PyTorch-DirectML 包安装简单，只需更改现有脚本中的一行代码。
难度：入门 高清与流畅缺一不可✦ 经过社区开发者的不懈努力，MMEditing 已经支持了大量先进的超分辨率模型，可以将视频和图像从低分辨率无损放大到高分辨率，解决了观众对超清画质的追求与经典电影欠佳的画质之间的矛盾...提升帧率似乎并不困难，只需要在相邻的视频帧之间插入一个新的视频帧，视频的帧率就可以提高一倍。但问题是，这一帧图像的内容应该是什么样的？...的版本，但需要根据 PyTorch 的版本调整 MMCV 的下载路径，具体请参考安装 MMCV — mmcv 1.4.5 文档 针对 macOS 平台，您需要从源码编译 MMCV，详见从源码编译 MMCV...，OUTPUT_PATH 是输出视频的路径。...路径可以是一个视频文件路径，也可以是包含若干图像的文件夹（图像排列需要有序）。
目前Miniconda也支持M1芯片了，可以在这里下载：Miniconda — Conda documentation TensorFlow与PyTorch：好巧不巧的，这两个框架正式版也都支持了...打开以后，点击红色框内（Mac，救命，这里指的是苹果MacOS，可不是口红，手动狗头：）的绿色链接网址下载（表示Arm版MacOS的软件）。 ...需要借助”终端“工具执行安装 在启动台搜索”终端“，点击打开”终端“： 下面就开始执行Miniconda安装脚本，首先你要搞清楚刚刚下载的.sh文件保存到了那里，一般默认放在Downloads文件夹下...完成，打开一个新的”终端“，在里面输入 conda -V 如果输出正常，那么Miniconda就安装成功了，如果显示”command not found“，那么你可能需要配置一下路径。 ...如果有帮到你，请不要吝啬你的点赞鼓励，我也会越来越努力哟~ 0x03：参考 Mac安装M1芯片版本miniconda流程 - Ravenna - 博客园 Good guy：在M1上安装ARM版本的
官网查看最新版 ： Start Locally | PyTorch Nvidia显卡上安装PyTorch Nvidia显卡如果要装pytorch，可以用windows系统，也可以用Linux系统，如果有...安装CUDA 安装CUDA（Compute Unified Device Architecture）意味着在您的电脑上部署NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。...安装CUDA11.8, 下载连接： CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer 下载CUDA后，使用默认安装即可。...安装CUDNN 安装cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是指在已安装CUDA的基础上，部署NVIDIA专门为深度学习应用优化的GPU加速库。...MacOS上安装PyTorch 输入命令 pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 或者使用conda命令进行安装（
前言 tensorflow，pytorch，mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板，那有没有一种方法更加具有通用性呢？...不需要写一行代码，只需要下载软件安装，然后打开需要可视化的文件，一步操作即可，当然也可以通过代码实现； （3）保存快捷。对于可视化的结果，就像保存普通的文件一样，一步到位，保存在自己的电脑上。...在复现别人的模型的时候，有时我们要知道一个模型的输入与输出名，可是有时作者并没有告诉我们，要我们自己去查，有了这个工具可以清晰地看见网络的输入输出名，具体的网络结构。...小草最爱——Netron Netron的安装与使用 ? Netron另外的一个特点就是支持的平台很多，在Linux、macOS。...window上都可以像一款普通软件那样安装使用 macOS: Download the .dmg file or run brew cask install netron Linux: Download
简介 VisualStudioCode（简称VSCode）是Microsoft开发的代码编辑器，它支持Windows，Linux和macOS等操作系统以及开源代码。...下载完成后进行安装 3.3 CUDA的安装 此路径为临时文件夹，安装完成后此文件夹就会删除 默认即可，此处在D盘创建了临时文件夹进行操作，点击OK 等待安装完成 开始正式安装...，点击同意并继续 这里选择自定义 这里直接全部勾选即可 开始选择安装路径，这里默认是C盘，此处作者修改为D盘，将三个文件均安装在NVIDIA CUDA文件夹中，点击下一步...四、Pytorch的安装 4.1 创建虚拟环境 打开Anaconda，进行虚拟环境的创建 输入conda create -n pytorch python=3.9 此处的pytorch为环境变量名...点击回车，等待下载，网络不好的话可能会报错，可选择多执行几次命令可以安装成功 下载完成后，即可关闭窗口，进行测试 4.4 测试 打开anaconda激活刚刚创建的环境，作者创建的环境名为pytorch
难度：入门 高清与流畅缺一不可 经过社区开发者的不懈努力，MMEditing 已经支持了大量先进的超分辨率模型，可以将视频和图像从低分辨率无损放大到高分辨率，解决了观众对超清画质的追求与经典电影欠佳的画质之间的矛盾...帧率通常以 FPS（Frames per second），即每秒帧数为单位，帧率越高，视频的流畅度越高，观感体验越好。在知乎上，相关的讨论也层出不穷。...提升帧率似乎并不困难，只需要在相邻的视频帧之间插入一个新的视频帧，视频的帧率就可以提高一倍。但问题是，这一帧图像的内容应该是什么样的？...的版本，但需要根据 PyTorch 的版本调整 MMCV 的下载路径，具体请参考 安装 MMCV — mmcv 1.4.5 文档 针对 macOS 平台，您需要从源码编译 MMCV，详见 从源码编译...路径可以是一个视频文件路径，也可以是包含若干图像的文件夹（图像排列需要有序）。
pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署，这是个问题。 然而我们有了onnx，同样我们也有了coreML。...2018年又推出MacOS 10.14以及IOS12系统上的coreML2.0 https://www.appcoda.com/coreml2/。...coreML框架可以方便的进行深度学习模型的部署，利用模型进行预测，让深度学习可以在apple的移动设备上发光发热。...我们有训练好的.pth模型，通过pytorch.onnx.export() 转化为 .onnx模型，然后利用 onnx_coreml.convert()将 .onnx转换为 .mlModel。...pytorch -- ONNX 请先查看pytorch官网的onnx模块：https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html 。
最全机器学习模型部署「参考书」它来了》中，我们整体介绍了 TVM 的重要作用，以及如何借助 TVM 中文文档，开启机器学习编译器的探索之路。...下载 TVM 源代码，请访问： https://tvm.apache.org/download 开发者：从 GitHub 获取源代码 从 GitHub 上克隆源码仓库，请使用 --recursive...： * 在 Linux 上 目标库是 libtvm.so 和 libtvm_runtime.so * 在 MacOS 上 目标库是 libtvm.dylib 和 libtvm_runtime.dylib...注意，默认的 apt 中的 LLVM 版本可能低于 4.0。 - 由于 LLVM 从源码构建需要很长时间，推荐从 LLVM 下载页面 下载预构建版本。 1....由 TVM_BUILD_PATH 指定的路径可以是绝对路径，也可以是相对于 TVM 根目录的路径。如果 TVM_BUILD_PATH 被设置为一个以空格分隔的路径列表，则将创建所有列出的路径。
输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 已经火爆数月。它是一个开源模型，而且在消费级 GPU 上就能运行，是一项普通人就能接触到的「黑科技」。...首先，终端用户的隐私可以受到保护，因为用户提供的作为模型输入的任何数据都保留在用户自己的设备上。 其次，在初次下载之后，用户不需要连接互联网就可以使用该模型。...这次发布的版本包括一个 Python 包，用于使用 diffusers 和 coremltools 将 Stable Diffusion 模型从 PyTorch 转换到 Core ML，以及一个 Swift...步骤 3：找到想在 Hugging Face Hub 上使用的 Stable Diffusion 版本，接受使用条款。默认型号版本为 “CompVis/stable-diffusion-v1-4”。...成功执行后，构成 Stable Diffusion 的 4 个神经网络模型将从 PyTorch 转换为 Core ML 版 (.mlpackage)，并保存到指定的 < output-mlpackages-directory
从经典机器学习框架 Scikit-learn ，到深度学习框架 Tensorflow, Pytorch 和 fast.ai ，调用 API 训练人工智能模型方式越来越简洁，步骤也越来越少。...比起使用 Pytorch /Tensorflow 这样的传统深度学习框架编程进行训练，AutoML 确实会帮助你缩减很多流程。但是，对于普通人来说，其实依然存在着门槛。...这不是什么「预言」，官网已经给出了很多的例子。 这就是工具普及化带给我们的好处。就如同今天你不必拥有绘画的天赋，就能通过相机快速记录自己看到的一切。...即便 lobe.ai 不做这个事儿，其他开发者应该也已经注意到了这个可行的路径。 希望你不要满足于观赏和惊叹，而是一定要实际动手尝试一下这个应用。...lobe.ai 桌面端下载地址在这里，目前支持 Windows 和 macOS。也欢迎你把自己模型训练的成果分享到留言区，我们大家一起欣赏，交流学习。 祝（无代码）深度学习愉快！
例如，项目作者表示 ResNet 架构的模型使用 PyTorch 要比 Keras 效果好，Inception 架构的模型使用 Keras 又要比 PyTorch 好。...虽然 PyTorch 比 TensorFlow 的静态计算图更容易使用，但总体上 Keras 隐藏的细节更多一些。...Benchmark 现在如果我们从预训练模型的角度看，那么相同的模型在不同的框架上，验证集准确度又是什么样的？...不能复现 Keras 已发布的基准结果，即使完全复制示例代码也没有用。实际上，他们报告的准确率（截止到 2019 年 2 月）通常略高于实际准确率。 2....预训练模型复现结果 以下是 Keras 和 PyTorch 的「实际」验证集准确度表（已经在 macOS 10.11.6、Linux Debian 9 和 Ubuntu 18.04 上得到验证）。
芯片的第五代 iPad Pro 基础环境准备 想要在 ARM 芯片的 Mac 设备上运行这个模型应用，我们需要做几件事： •准备 Python 基础运行环境•准备软件运行所需要的软件包 为 MacOS...快速准备 MacOS 上的 Python 运行环境 在完成 Conda 的安装之后，我们就可以用它来快速的创建不影响本地机器环境（MacOS），只和项目关联的干净的 Python 运行环境了。...conda activate coreml_stable_diffusion 避免 MacOS 上 Tokenizers 软件包安装出错 如果你经常在 MacOS 上折腾 “Huggingface” 等项目...转换和运行模型应用 基础环境就绪之后，我们需要转换 Huggingface 上的 PyTorch / TF 开放模型到 Apple Core ML 模型格式。...默认情况下，模型使用的是 CompVis/stable-diffusion-v1-4，如果你希望使用其他的模型，可以通过添加 --model-version 参数，支持的模型版本除了默认的 “v1.4”
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