【机器学习】基于PyTorch的CIFAR-10图像分类器神经网络实验

实验环境系统基本配置实验进行于宿主机下的虚拟机实验环境宿主机主要硬件配置CPU:QTB0(10900T ES,10C20T)GPU:Tesla P4实验虚拟机硬件分配CPU:16TGPU:Tesla P4直通RAM:8 GB实验虚拟机基础系统环境CentOS 7.9.2009 GNU/Linux 3.10.0-1160.102.1.el7.x86_64NVIDIA-SMI 520.61.05 Driver Version: 520.61.05 CUDA Version: 11.8Python 3.9.0(conda env)安装相关依赖包  PyTorch安装参考官网指南pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118(如此安装GPU版本PyTorch,否则无法调用GPU)conda install cudatoolkit=11.8.0conda install cudnn下载数据集  CIFAR数据集下载自CIFAR数据集说明网站wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gztar -xzvf cifar-10-pytho

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【高分子化学】常用食品塑料容器材质简介

  生活中常见的各种塑料容器一般依据树脂识别编码系统(Resin Identification Code,RIC)依据材质进行分类。树脂识别编码系统由美国塑料工业协会(Society of the Plastics Industry,SPI)于1988年设计制定,并在2008年起纳入美国材料实验协会(American Society of Testing Materials,ASTM)国际标准。现行的最新标准是ASTM D7611/D7611M-21,在中国属于非强制性国家标准,但被广泛应用,生活中极为常见。在这套树脂识别编码系统中,各类塑料使用识别编码1-7进行标号,并用一个等边三角形循环再造标志包围的识别编号图案(如♳)。这个编号下方往往还会标上代表塑料材料的英语缩写。

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【计算化学】Gaussian软件发展简史

引言  计算化学领域应用和影响最为广泛的计算程序无疑是Gaussian,它不仅是无数化学工作者接触和学习计算化学的首选工具,也是众多科研工作者科研路上的赖以支撑的重要计算手段。距离Gaussian之父John Pople课题组1973年在QCPE上发布首个版本的程序Gaussian 70至今已有五十年,Gaussian也从一个简单的量子化学能量计算社群共享软件,发展成为今天集动力学、热力学、谱学等领域量子化学计算为一体的全能商业化计算化学软件。回顾量子化学诞生以来的这一个世纪,梳理Gaussian程序迭代进化的五十年历史,我们亦能从中窥见量子化学计算方法的变革创新之路。

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