文章目录1、版本要和pytorch官网对应，CUDA11.8及其对应版本的cudnn2、CUDA Toolkit安装出现自动重启3、Python版本4、配置永久国内镜像源5、要在激活的虚拟环境里安装pytorch6、进入python后检查是否gpu配置成功7、在虚拟环境中启动jupyter notebook8、conda中install找不到的包9、jupyter notebook 500打不开
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2024-02-22 01:17:06
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# 深入了解NVIDIA GeForce RTX 3080与PyTorch的结合
随着深度学习的快速发展，显卡在这一领域的重要性愈加凸显。NVIDIA的GeForce RTX 3080，作为一款颇具性价比的显卡，吸引了不少深度学习爱好者的注意。今天，我们将探讨RTX 3080在PyTorch框架下的使用，包括设置、代码示例以及性能分析。
## RTX 3080概述
RTX 3080基于NVI
在当前的深度学习领域，NVIDIA RTX 4090显卡作为一款强大的GPU，能够显著提升PyTorch等深度学习框架的运算性能。但是，与其兼容的具体版本和配置常常成为开发者遇到的难题。因此，本文将深入探讨“4090对应的PyTorch”的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析与扩展阅读。
### 备份策略
为了确保在开发过程中数据和配置的安全，首先制定一个清晰的备份策略。以下是备
目录一、下载并安装cuda9.21. 首先查看电脑显卡cuda版本，看最高支持的cuda为多少2. 下载cuda9.2安装包3. 安装cuda9.2二、下载并安装cudnn (for cuda9.2)1. 下载cudnn2. 安装cudnn三、配置环境变量四、安装GPU版本的PyTorch0.4.11. 准备：2. 下载gpu版本的torch、torchvision的whl包（cu92）：3. 离
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2023-08-08 16:51:06
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一.查看显卡和处理器可以按以下步骤进行查看显卡和处理器：1.点开我的电脑-计算机-管理 2.点开设备管理器就可以看到有处理器和显示处理器。 二.查看显卡驱动版本和cuda版本因为在安装pytorch之前需要先安装cuda，要根据pytorch版本去选择cuda版本，所以要先确定自己电脑能接受的最高cuda版本。1.可以通过在桌面右键选择NVIDIA控制面板-帮助-系
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2024-09-25 10:31:42
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# Python3.9.12对应PyTorch
在机器学习和深度学习领域，Python是一种非常受欢迎的编程语言。它具有简洁易读的语法和丰富的生态系统，可以让开发者更加高效地构建和训练模型。而PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发。
## Python3.9.12和PyTorch的关系
Python的版本升级通常会带来一些新的语法特性和
原创
2023-07-29 16:17:34
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最近准备学Linux，首先得准备好Ubuntu18.04，教程很多。 直接进入正题吧[1] 安装Pycharm—>Pycharm安装 激活的话，tb解决省事[2] 安装完会发现桌面上没有快捷方式，估计你们也应该没有，可以看这个博客—>Pycharm桌面快捷方式[3] 安装Anaconda Python3.6版本，我使用的是清华源按照这个博客里写的下载，版本不用太高，接着看这个博客安装教
一、安装cuda、cudnn和tensorRT 需要下载的文件：cuda11.4下载地址：CUDA版本列表cudnn下载地址：CUDNN版本列表tensorRT下载地址：tensorrt各版本表tensorrt 8.x版本列表 其中下载tensorrt后会发现其实文件名里已经有建议的cuda、cudnn建
# PyTorch2对应Python教程
## 简介
在这篇教程中，我将向你展示如何将PyTorch2与Python对应起来。PyTorch是一个流行的深度学习框架，而Python是一种功能强大的编程语言。将这两者结合起来可以实现各种机器学习任务。
## 流程
下面是实现"PyTorch2对应Python"的流程：
```mermaid
journey
title 教程流程
原创
2023-10-19 05:55:19
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Torch自称为神经网络界的numpy，因为他能将张量（tensor）放在GPU中加速运算 网上的教程大多要安装Anaconda（开源的Python包管理器）、CUDA（用于GPU加速）等一系列IDE，其实这些是GPU版本的安装需求，其实对于初学者实现基本功能不建议安装这些。【开发环境】pip已安装、python3.81.上Pytorch官网https://pytorch.org/ 点击Get S
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2023-10-12 10:13:29
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Python3.8安装Pytorch的过程1. 错误来源2. 解决办法--安装torch/torchvision2.1 下载.whl文件2.2 安装2.3 检查 1. 错误来源安装Pytorch应该使用官网提供的方式安装。但是由于实在运行速度太慢，我便使用清华源进行安装：pip3 install torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed
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2023-08-10 17:29:01
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一、 安装Anaconda1. 从官方网站下载Anaconda https://www.anaconda.com/2. 下载Anaconda之后，首先双击Anaconda安装包3. 之后一直点击next，直到下面，可以自定义安装位置4. 然后下一步，两个都要勾选，之后点击安装，等待安装完成。 至此，anaconda安装成功。二、 安装tensorflow1. 点击开始菜单，单击anaconda3中
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2023-08-10 18:10:37
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我在Anaconda下创建的新环境为python 3.7.0pytorch 1.8.0pillow 9.5.0numpy 1.21.5能够正常运行如果我这个版本够用的话可以按照这个版本进行安装具体步骤如下：1.在Anaconda Prompt创建python3.7.0版本的新环境conda create -n pytorch37 python==3.7上述代码是创建一个名为pytorch37的新环
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2023-11-21 21:23:59
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根据github上bert的pytorch版本Readme当中的安装说明，它支持的python版本是3.6以上的，PyTorch是1.3.1以上的，所有我决定用python3.7来运行整个源码 GitHub - huggingface/transformers: ? Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch,
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2024-03-08 19:41:10
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# Python3.9.16对应PyTorch版本
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它使用Python作为主要的编程语言。在使用PyTorch时，选择合适的PyTorch版本非常重要，以确保代码与Python版本兼容，并且能够使用最新的功能和优化。
## Python3.9.16和PyTorch的关系
Python3.9.16是Python的一个小版本更新，它包含了一些 bug 修复
原创
2023-09-15 06:37:16
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# 如何在CUDA9环境中安装PyTorch
对于刚入行的小白来说，配置深度学习环境可能会让人感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，教你如何在CUDA 9环境中安装PyTorch，我们将从整体流程开始，通过表格展示各个步骤，接着详细说明每一步所需的代码和解释。
### 整体流程
以下表格总结了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
# V100 GPU与PyTorch：高效深度学习的结合
在当今深度学习领域，硬件的选择对模型训练和推理的效率至关重要。NVIDIA的V100 GPU因其强大的计算能力和高效的性能，成为了深度学习研究者和工程师的热门选择。本文将深入探讨V100 GPU与PyTorch的结合，展示如何在V100上高效运行PyTorch代码，并提供示例和可视化图形以更好地理解。
## V100 GPU的特点
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# 如何在CUDA 10上安装PyTorch
在深度学习的世界中，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。对于新入行的小白来说，可能会对如何安装与CUDA 10对应的PyTorch感到迷茫。今天，我将为你详细讲解整个过程，包括必要的步骤、安装命令、配置环境等。
## 安装流程
以下是安装PyTorch与CUDA 10的基本流程：
| 步骤 | 描述
因为之前的笔记本出了问题，之前安装的软件和配置的环境等都需要重新来一遍，在这里进行记录一下，方便下次安装。先给出我用的配置 ： CUDA11.5 + cuDNN8.3.0 +tensorflow-gpu 2.61.下载安装Anoconda 这个很简单，先从官网下载https://www.anaconda.com/download/安装的过程就和一般的软件一样，值得注意的是Advanced Opti
VDSR(Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks)阅读笔记1、论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.045872、github上tensorflow代码：https://github.com/Jongchan/tensorflow-vdsrgithub上pytorch代码
