系统环境:Ubuntu16.04一、安装Ubuntu16.04双系统1、利用UltraISO制作安装启动U盘《见 Ubuntu 16.04 安装基础入门教程 启动U盘制作部分》2、Windows磁盘分区给Ubuntu《见 Windows下安装Ubuntu 16.04双系统 》3、安装成功二、安装显卡驱动1、去英伟达官网下载驱动(https://www.nvidia.com/Download/ind
深度学习-一文搞定Pytorch环境配置 文章目录深度学习-一文搞定Pytorch环境配置前言Python解释器和Python库安装Anocanda并创建虚拟环境选择合适的GPU配置安装Pytorch库通过Pycharm使用并且验证环境是否安装成功软件之间逻辑与关系 前言最近开始学习Pytorch,贸然安装怕遇到许多坑,于是在B站大学上了解的详细的安装过程,参照的是土堆哥的视频,讲的也是通俗易懂,
如何真真正正算配好tensorflowTensorFlow-gpu安装时要与CUDA、CUDNN版本对应。 明确四个东西: 1.需要安装的tensorflow-gpu的版本。 2.要安装的tesorflow-gpu对应的cuda版本。 3.要安装的tesorflow-gpu对应的cudnn版本。 4.要安装的tesorflow-gpu对应的python版本。准备材料 : Anaconda(版本不
转载 2024-04-24 16:23:10
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0、前言和相关知识PaddlePaddle运行在Docker中,在这其中我有两个疑问: 1、怎么与Docker交互? paddlepaddle的book项目就是教程,里面有paddle的项目环境,可以用jupyter botebook来写代码和学习,但是总是觉得有点变扭,毕竟浏览器没有IDE那种质感,其实官方是有如下说法以交互容器方式运行开发镜像: docker run -it --rm pa
 1. 工具 :pycharm专业版如果你已经下载,在help->about查看是不是专业版如果没有,没啥好说的,微信搜素一大堆,百度云下载...建议去吃口饭2.平台:AutoDLAutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL登录-充值-点开算力市场选择合适显卡租用即可,点击“一卡可租”,选什么这东西仁者见仁,也看课题组给不给报销框架看你所求,或可像我这样选择,
为深度学习所用,博主预想在Ubuntu16.04上安装 显卡驱动 + CUDA + cuDNN + Tensorflow-gpu + Keras + PyCharm,参考了众多资料,最终成功将所有软件安装完毕,且能成功运行使用。该篇博客介绍了PyCharm使用基于Anaconda3的Tensorflow的设置方法,亦可通过下方链接查看其他步骤的安装教程。前期说明及版本对照换源及安装显卡驱动安装 C
转载 2024-03-11 20:20:31
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pycharm版本必须是专业版工欲善其事,必先利其器。 很多童鞋都是在本地编写和调试代码,然后再将代码通过某种方式传到服务器上,用vim修修改改然后运行。先不说本地和服务器手工维护和同步两份代码劳心劳肺,若不是对vim编辑文件得心应手也自然会费时费力。因此,强烈推荐写python的同学用pycharm远程链接远程服务器,下面具体讲讲如何连接。首先,说明,想要pycharm链接远程服务器,必须是pr
转载 2023-11-29 01:00:41
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说明:第一次接触GPU服务器,从GUP的环境配置到连接pycharm,最后跑通代码。这其中必然踩了坑,饶了路。希望此博客能让跟我一样的小白,少踩雷,少绕路。GPU服务器的环境配置安装xshell、xftp软件下载官网 跳转到免费下载链接-> xshell:配置环境用 xftp: 本地和服务器文件上传下载用打开Xshell,点击左上角“新建”.输入用户名和密码,如果是购买的云服务器,打开云服务
转载 2024-08-30 23:19:41
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1,PYTORCH对应它的GPU,tensorflo对应它的GPU,还是可以共用GPU各自对应各自的GPU2,多个CUDA和cuDNN可以在一个电脑上共存吗?可以,查看如下链接:windows下同一个显卡配置多个CUDA工具包以及它们之间的切换_MIss-Y的博客cuda 工具包3,虚拟环境中可以使用GPU吗?如何使用在开始配置GPU环境开始之前,确保安装好了Anaconda,pycharmAna
转载 2023-10-08 15:43:28
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0. 介绍之前的博客中简单讲到了gprmax3.0安装使用过程中的一些问题(点此进入),pycharm运行gprmax能避免cmd操作中反复复制粘贴的过程,便于模拟,对仿真数据量较大时特别有用,尤其是机器学习、深度学习所需大量数据的仿真,这篇博客主要介绍如何在pycharm中配置gprmax以及其使用方法欢迎交流:1593458764@.com特别说明:由于本人最近闲暇时间太少,不再提供免费安
Windows下在pycharm中的tensorflow和cuda安装教程需要安装的软件:1、CUDA Toolkit: CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。(只有安装cuda才能让显卡支持tensorflow的运行) 2、cuDNN:是NVIDIA打造
现在很多深度学习研究开源代码都会使用pytorch框架,原因之一就是在torch中,只要你定义好了一个module,你就可以轻易的用torch.distributed将其应用到单机多GPU或者多机多GPU的场景中,加速模型的收敛速度。但是在所有github项目的readme中,都是仅给出了如何在命令行模式下使用分布式的方法。对于需要在Pycharm或其他IDE进行调试的研究者就不太适用。环境 P
目录一、下载CUDA1.2 安装CUDA1.3 添加系统变量1.4 安装测试1.5 安装cuDNN二、安装Anaconda2.0 Anaconda简介2.1下载Anaconda2.2 安装Anaconda2.3 Anaconda创建环境2.4 激活环境,配置paddle2.5 安装paddle2.02.6更换下载源三、安装Pycharm3.1 下载Pycharm3.2 安装Pycharm相关安装包
转载 2024-06-18 12:36:21
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现在回头来看当时搭建环境水了点,更新一个在Windows上搭建tensorflow-gpu环境的方法,大概就用10分钟吧:首先下载清华miniconda镜像,https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 然后安装,安装好之后打开Anaconda Prompt,会出现终端界面,不要慌,终端界面很简单几乎不用敲指令,直接复制
如何使用自己电脑上自带的GPU来运行pycharm中的程序准备工作:在代码中指定gpu来运行第一步:cuda的安装第二步:mxnet的安装第三步:可能的numpy问题附1:如何回到CPU模式附2:如何判断自己是否在用GPU 准备工作:在代码中指定gpu来运行如果需要用gpu运行代码,必须先在代码中指定gpu,即将相应的值存储在显存上,这是第一步 1.默认情况下,数据都是存放在内存上,如x = n
转载 2023-09-01 10:56:45
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windows 10 下面安装tensorflow gpu版本和pycharm使用 windows10 下面安装tensorflow-gpu很容易,但是在pycharm使用可能会遇到些问题,这里记录下。1、首先需要安装anaconda,去官网下载对应的exe即可,按照默认安装,这个基本上没有什么影响。anaconda安装好在进行下面的步骤,这里ana
为方便日常的深度学习模型开发与测试,在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境,便于学习AI使用。本人使用的笔记本配置是CPU为8代i5,显卡为GTX1060,内存为8G,基本上可满足日常的AI研究与学习。下面将介绍基础环境的搭建配置过程: 1、安装Ubuntu 18.04     (1)安装操作系统 从Ubuntu官网上下载最新的Ubuntu 18.04 LTS
转载 2024-07-24 10:14:56
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概要Android 调试系统是一个面对客户服务系统,包括三个组成部分:一个在你用于开发程序的电脑上运行的客户端。你可以通过shell端使用adb命令启动客户端。 其他Android工具比如说ADT插件和DDMS同样可以产生adb客户端.[/li]在你用于发的机器上作为后台进程运行的服务器。该服务器负责管理客户端与运行于模拟器或设备上的adb守护程序(daemon)之间的通信。.[/li]一个以后台
   思知群里面的一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:44:51有大神对numpy库熟悉的没请教一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:45:46这种程序是否可以转化为矩阵运算而不使用双重for循环NK(659324338) 2019/8/1 10:48:05像这种
目录 Pycharm版本分布为什么我的Pycharm不能新建flask项目应该选择什么样的Python解释器环境如何修改颜色方案如何修改字体如何关闭那些烦人的代码提示/语法风格检测/波浪线如何安装package为什么安装package很慢如何格式化代码如何创建一个自己的package这些自动补全你知道吗? Pycharm版本分布pycharm-professional专业版: 试用30天,收
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