目录1. 文件恢复2. 恢复后的文件为空白2.1 原因分析2.2 解决方案 1. 文件恢复1、点击被删除文件的所属上级目录右键；2、弹出的右键菜单点击Local History，Show History3、打开本地历史界面后，点击误删除文件；4、在右侧区域，选中文件，点击右键；5、在右键菜单中点击Revert Selection即可恢复；2. 恢复后的文件为空白2.1 原因分析如果恢复后的文件为
# 删除 CPU 版本的 PyTorch
在深度学习的领域里，PyTorch 是一个非常流行的开源框架，因其灵活性和直观性而受到广泛使用。不过，有时我们需要根据具体的环境或项目要求，来选择合适的 PyTorch 版本。有些用户可能只需要 GPU 版本的 PyTorch，而不需要 CPU 版本。在这篇文章中，我们将探讨如何删除 CPU 版本的 PyTorch，并提供一些代码示例和图表来帮助理解。
原创
2024-08-02 11:08:13
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记录贴，面向小白。方案一使用清华源下载，方案二使用whl文件下载。推荐直接看方案二，可以安装指定版本，下载速度也很快。方案一首先，打开Anaconda Prompt， 输入conda env list或conda info -e, 查看当前所有的隔离环境。 找到你想安装pytorch的环境，激活，我这里选择的是Python3.7，所以activate py37。 这时，前面括号里的base就切换到
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2024-04-23 13:36:09
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目录前言一、安装显卡驱动二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch前言因为最近需要导师的指导，我开始了unet的学习，虽然之前也学习过机器学习，但是只是浅尝辄止，没有深入的去了解，这次要学习一下unet的医学图像分割，就得学习pytorch的学习，但是遇到了一点问题，就是模型训练cpu太慢了，卷积 epoc
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2023-09-08 19:13:59
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适配环境：Python3.8（其他版本需要自行下载对应whl文件）第一步： 检查支持whl文件类型#在cmd中输入以下代码查看自己电脑所支持的whl
python -m pip debug --verbose运行后结果如下：由于我的python版本为3.8，所以支持cp38-cp38-win_amd64的whl文件（一定要注意查看，当初我就是因为没有查看自己电脑支持的whl类型，提起来都是血泪教训
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2023-10-05 08:15:42
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以前总用的tf框架，现在系统的练习下pytorch，将部分学习记录整理在此，尽量简洁明了，加油。 目录一、步骤1. 先创建个虚拟环境2. 进入虚拟环境3. 在该虚拟环境下安装PyTorch和 torchvision4. 完成。(报错及解决方案见下)二、报错问题及解决方案具体操作(我用的法4，推荐)法1法2法3法4(推荐，会花点时间，安了不少东西)三、补充常用命令列出所有的环境激活环境退出环境切换镜
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2023-07-20 20:20:07
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# PyTorch CPU版本卸载指南
在使用Python进行深度学习开发时，PyTorch是一个流行的深度学习框架。尽管PyTorch支持GPU加速，但有时你可能需要卸载CPU版本以便重新安装或更改配置。本文将逐步指导你如何卸载PyTorch的CPU版本，包含详细代码示例以及流程图和旅行图。
## 卸载之前的准备
在开始之前，你需要确保已知你系统上使用的Python环境。PyTorch通常
原创
2024-10-24 03:32:31
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pytorch安装（cpu版本）本地安装线上安装替换源 本地安装&线上安装（pip） 系统：Ubuntu 18.04本地安装在线上安装不行的情况下，转本地安装，但首先要搞清楚你要安装的是哪个版本 首先在终端输入ls -l /usr/bin | grep python查看你系统已有的python版本，一般来说系统会自带一个2.7和一个3.x的版本，因为适合我安装的pytorch版本适用py
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2023-07-31 22:25:28
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cpu是一个电脑的核心配置，要是cpu坏了怎么办呢?电脑CPU使用率低的解决方法又有哪些呢?下面是小编为你整理相关的内容，希望大家喜欢! 电脑cpu不好怎么办：电脑运行慢的原因很多。但是大多数是因为电脑本身配置不是太高而且电脑长时间没有清理，里面存在很多垃圾文件占据了c盘很多空间。所以就慢。如果你的机子原先快现在变慢了就是这个原因。因此你要清理一下C盘，将以下文件删除。1，C:\Documen
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2024-01-12 09:23:20
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详细教程跳转python3.6也快要退出历史舞台了，目前推荐python3.8python3.8版的conda、torch-cpu、torchvsion-cpu链接：https://pan.baidu.com/s/1cmQecI0bquIEL79GuhFc0Q 提取码：1234python环境建议使用我用的Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64，基于python3.6版，比
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2023-07-31 20:49:53
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# 如何在PyTorch中使用CPU版本
作为一名新手开发者，可能会对如何安装和使用PyTorch的CPU版本感到困惑。别担心！本文将详细教你如何从头到尾完成这一过程。我们将分步走，提供清晰的指导和代码示例，确保你能轻松上手。
## 整体流程
下面是实现PyTorch CPU版本的主要步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 05:28:53
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# 如何查看PyTorch是否为CPU版本
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它支持在CPU和GPU上运行。有时候我们需要确认我们安装的PyTorch是否为CPU版本，本文将介绍如何查看PyTorch是CPU版本还是GPU版本。
## 步骤
### 步骤1：导入PyTorch库
首先，我们需要导入PyTorch库来查看其版本信息。在Python中，我们可以使用以下代码导入PyTorc
原创
2024-06-10 03:47:34
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# 如何删除 PyTorch 安装的 CUDA 版本
在使用 PyTorch 进行深度学习开发时，通常会安装支持 CUDA 的版本，以便将运算负载转移到 GPU 上，提高训练速度。但是，当你希望删除这个安装版本时，操作并不总是直观的。本文将详细介绍如何删除 PyTorch 安装的 CUDA 版本，包括不同平台的步骤、注意事项和示例代码，帮助你更好地管理 PyTorch 环境。
## 一. 理解
由于版本、环境等问题，以及有时安装缓慢，或者安装失败，导致浪费时间，下面记录一下torch包的离线安装，以便查阅。pytorch安装（cpu版）用官网的下载命令conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://dow
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2024-02-22 19:24:37
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# PyTorch版本管理指南：如何删除旧版本并安装新版本
## 引言
在机器学习和深度学习领域，PyTorch作为一个强大的库，越来越受到开发者的青睐。随着时间的推移，PyTorch的版本不断更新，以增加新特性和修复bug。因此，了解如何管理PyTorch的版本是极其重要的。本文将为刚入行的小白介绍如何删除旧版本的PyTorch并安装新版本，包括详细的步骤和代码。
## 整体流程
在开始
# PyTorch CPU版本的安装指南
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，其强大的功能使得研究和开发工作变得更加高效。在本文中，我们将讨论如何安装 PyTorch 的 CPU 版本，并提供一些代码示例和安装步骤。
## 安装步骤
### 1. 确认环境
在安装 PyTorch 之前，首先需要确认你的计算机环境。确保你已经安装了 Python（建议使用 3.6 及以上版本）和
原创
2024-09-24 05:43:17
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由于已经安装了cpu版本了，如果再在该环境下安装gpu版本会造成环境污染.
因此，再安装gpu版本时，需要再新建一个虚拟环境才能安装成功。
然后去官网下载所适配的版本。 安装完cuda和cudnn后，开始安装pytorch的gpu版本。1.安装cude首先查看windows电脑之前是否成功安装了CUDA第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行
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2023-07-14 19:09:19
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## 如何删除 PyTorch CPU 的模型和张量
在使用 PyTorch 进行深度学习时，我们常会创建模型和张量，而这些对象在运算后可能会占用大量内存，尤其是在 CPU 上。如果不及时释放这些资源，可能导致内存溢出或程序性能下降。本文将介绍如何安全地删除 PyTorch 在 CPU 上的模型和张量，并提供示例代码。
### 实际问题
在训练过程中，模型的参数和中间张量可能会占用大量内存。
一. 查看是否有gpu打开cmd 输入nvidia-smi 是以下这种情况的就是有gpu 没有gpu的话就会报错下载安装cuda以及cudnn（安装cpu版本可以跳过此步骤直接进行pytorch的安装）下载cuda看清楚两个箭头指的地方 一个是11.3.0 一个是日期 后面下载cudnn的时候也要下载同样日期的 点进去之后按照如下的点击进行下载安装cuda下载好之后点击运行 按照默认的路径安装 然
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2023-07-17 13:38:26
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# PyTorch CPU和GPU版本的选择
在深度学习和机器学习的领域中，PyTorch是一个流行的开源库，它提供了灵活、高效的框架，可以在CPU和GPU上进行训练和推理。当我们选择使用PyTorch的时候，尤其是在处理大规模数据时，往往会考虑使用GPU加速。但是，选择CPU版本还是GPU版本常常会让初学者感到迷惑。本文将探讨如何根据特定条件选择PyTorch的CPU或GPU版本，并给出相应的
