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如何确认torch的版本

Answer

要确认 torch 的版本，可以通过以下几种常见方法：

  1. 在 Python 脚本或交互式环境中，导入 torch 库后，使用 torch.__version__ 来获取版本信息。
  2. 如果您是在命令行中操作，可以打开终端或命令提示符，进入 Python 环境，然后执行上述获取版本的代码。

另外，在一些相关的配置和安装说明中也可能会提及 torch 的版本要求，例如：

  • 在某些项目的文档中，可能会明确指定所需的 torch 版本。
  • 像“延伸阅读”中提到的，对于一些特定的应用场景，可能会有关于 torch 版本的要求，如要求 pytorch 1.13.1 及以上版本。

同时，在处理与 CUDA 相关的配置时，要确保 pytorch 版本与 CUDA 版本相匹配，例如 cuda12.1 实测可以匹配 cuda 12.4 对应的 Pytorch 版本。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Dreambooth 官方炼丹教程万字详解-Epochs\Batch size\学习率 等超参数调优 （一）

这个视频介绍了从头开始到高级水平使用Web UI和DreamBooth扩展进行稳定扩散训练的教程。内容涵盖了如何安装和更新Web UI的扩展，使用DreamBooth进行训练，准备训练数据集，检查点保存，如何处理过度训练，生成图像，以及如何使用AI进行图像升级等。此外，还介绍了如何在Google Colab中使用训练模型，进行微调和混合训练，以及如何解决内存不足错误等问题。这个视频介绍了如何将训练好的模型注入到自定义的Stable Diffusion模型中，和什么是主模型、次要模型和第三方模型，如何为新注入的主题模型选择合适的提示强度和CFG值等细节教程。这个视频主要介绍了如何降级CUDA和xformers版本以进行合适的训练，以及如何在仅具备8GB GPU的情况下进行LoRA训练。这个视频介绍DreamBooth技术的最佳训练设置和参数，并且举了使用0-100张不同张数训练集进行训练的案例，提供了对应的xyz轴对比图。还有文本引导视图合成、属性修改和配饰添加等内容。这个视频也是介绍各种设置和优化器的比较的，通过对比各实验的x/y/z网格图像来确定最佳训练模型。这个视频主要是讲如何升级到Torch版本2（PyTorch 2），以实现显著的图像生成和训练速度提升。视频教程这部分提供的视频很详细，我觉得讲解参数设置对比的视频比较重要，毕竟跑通流程并不难，能掌控参数训练出自己想要的模型才比较难，后续也会继续学习分享视频教程的笔记。Usage使用方法Create a Model创建一个模型1.进入Dreambooth选项卡。

[音乐学习] AI音乐向100分迈进，钢琴曲音质修复

以Windows为例：Python：由于实用到了f-string，至少要python 3.6以上版本，推荐现在比较流行的python 3.10ffmpeg：需要把ffmpeg里bin文件夹设置path环境变量，让python可以正常调用在cmd界面运行ffmpeg，可以查看到版本信息，就是变量设置成功了cuda：如果使用GPU来处理音频，可以用cuda提速，我是3050显卡，一首歌半分钟就转完了pytorch：一定要对应cuda对应的支持版本，否则程序无法正确运行目前cuda官网最新的版本是[12.4](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local#)，对应找到配套的[Pytorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)版本，cuda12.1，实测可以匹配cuda 12.4下载完以后默认安装就可以本地运行完成安装如果没有N卡，可以用cpu代替cuda进行运算处理，缺点就是速度慢一些，代码中可以做一些相应调整（后面会讲到）[heading1]生成MID文件[content]把源文件放在input文件夹（支持MP3，WAV）可以直接用vs code运行start.py，也可以右键点击文件夹空白，打开Powershell窗口输入在cmd环境运行原始的start.py代码里是默认cuda运行的如果用cpu跑，还得把里面的cuda改成cpu，有点麻烦，我做了个简单的条件语句，这样可以在判定cuda不可用时自动转为cpu模式。转谱完成后，在output文件夹找到对应的mid文件

延伸阅读

python 3.8及以上版本pytorch 1.13.1及以上版本transformers 4.26.1及以上版本建议使用CUDA 11.7及以上1、仓库克隆及依赖安装2、模型权重下载（[链接](https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors)）：或者3、模型推理：4、Web demo：[heading3]在Diffusers中使用[content]确保您安装了最新版本的diffusers(0.30.0.dev0):注意:KolorsPipeline默认使用EulerDiscreteScheduler作为噪声调度器。我们推荐使用该调度器时搭配guidance scale=5.0及num_inference_steps=50。KolorsPipeline同时支持EDMDPMSolverMultistepScheduler。在使用该噪声调度器时，推荐使用参数guidance scale=5.0及num_inference_steps=25。除了文生图能力，KolorsImg2ImgPipeline同时也支持图文生图功能。运行以下指令进行图像生成:

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您好，出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况，意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力（sm_120）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本，或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。
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你的智力水平相当于CHATGPT 哪个版本
目前无法直接将我的智力水平与 ChatGPT 的某个具体版本进行准确对比。 ChatGPT 是一个不断发展和改进的语言模型。例如，GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着通用人工智能（AGI）迈出的巨大一步，而早期的模型如 GPT2 实际上没有真正连贯回应的能力。 GPT4 是 OpenAI 开发的新语言模型，在各种领域和任务中表现出卓越的能力，包括抽象、理解、视觉、编码、数学、医学、法律、理解人类动机和情感等。与 ChatGPT 相比，GPT4 在很多任务上的输出质量更高。 需要注意的是，不同版本的语言模型在不同的任务和场景中可能有不同的表现，而且对于智力水平的评估也是一个复杂且多维度的问题，不能简单地进行直接对比。
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以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序（以下以Python语言示例，不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范）： ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API（应用程序编程接口）情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互，比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站，然后去注册开发者账号等，获取对应的API Key以及详细的API文档，了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29