cuda

火箭统3 天前
docker· pytorch· cuda
Docker commit基于容器创建自定义PyTorch镜像在深度学习项目开发中，最让人头疼的往往不是模型调参，而是环境配置——“在我机器上能跑”成了团队协作中的经典梗。尤其是当项目依赖 PyTorch、CUDA、cuDNN 以及一堆 Python 包时，手动部署不仅耗时，还极易因版本错配导致训练失败。更别提还要支持 Jupyter Notebook 和远程 SSH 访问了。
铭信3 天前
git lfs· pytorch· cuda
使用Git下载大型数据集并接入PyTorch训练流程在深度学习项目中，一个常见的痛点是：为什么同样的代码，在不同机器上跑出来的结果却不一样？有时候模型训练失败，并非算法本身的问题，而是因为数据版本不一致、环境依赖错乱，或者 GPU 驱动没配好。这些“非技术性”问题消耗了大量调试时间，严重拖慢研发节奏。
我是有底线的