conda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch操作实例cuda安装1 确定cuda版本2 在conda环境中安装cudacudnn安装确定cudnn版本确定tensorflow对应的cuda和cudnn版本注意1注意2注意3 conda虚拟环境安装CUDA路径注意4 conda install临时用国内源注意5 conda insta
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2024-06-05 11:32:25
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笔记前言First，响应项目需要，开始着手搭建tensorflow开发环境。Hmmm，作为一个对搭建环境几乎是零基础的人，在几天的学习里，在WW和他朋友的帮助下，相对比较顺利（就是网速比较慢 ）地搭完了环境~（ 撒花嘿嘿嘿 q(≧▽≦q) ） Then，为了方便以后自己查阅相关笔记，所以对期间的学习过程和遇到的问题做了一份（也是第一份PS：博文多数引言，均摘录于WW的（我觉得比较通俗易懂的 ）指点
在Ubuntu上是不能直接通过 sudo apt-getinstall r-base的方式安装最新版本的R，直接运行的结果是安装R-3.4版本。这是因为官方说这是比较稳定的版本，所以除非它的维护期结束，否则求稳R 3.4 packages for Ubuntu on i386 and amd64 are available for all stable Desktop releases of Ub
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2024-03-10 20:41:22
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conda install -c menpo dlib=18.18
原创
2023-02-22 14:28:45
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dlib是我用来做人脸识别的一个库，打算用mmod_human_face_detector.dat这个基于CNN的检测器实现，但是我之前直接用pycharm安装了dlib，所以无法在GPU上跑，导致跑起来很慢。所以尝试配置dlib+CUDA。 前提是已经安装CUDA和cuDNN。我的版本：CUDA10.0，cuDNN7.6.01、首先安装一些依赖库sudo apt-get install
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2024-05-07 23:47:41
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# Conda PYTORCH GPU版本
## 简介
本文将介绍如何使用Conda安装和配置PyTorch GPU版本。PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源机器学习库，可以利用GPU来加速模型训练和推断。Conda是一个流行的包管理工具，可以用于安装和管理PyTorch及其相关的依赖项。
## 安装Conda
首先，我们需要安装Conda。请根据您的操作系统下载适合的Minic
原创
2023-11-24 06:07:38
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一、安装anaconda 首先最新版的anaconda自带的python版本都是最新的，截止到2020年4月15日，从官网下载anaconda会默认安装python3.7，由于使用深度学习框架对python版本的限制，因此这里选择python版本3.6。此时有两种选择，第一种安装完最新版的anaconda之后降版本，第二种直接安装3.6版本的anaconda。首先你要确定自己想要安装的
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2023-07-10 16:05:02
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查看现有虚拟环境列表conda env list 创建新的虚拟环境conda create --name tf python=3.6自定义环境名称：tf python版本可选；该条指令末尾跟anaconda，可以为新环境配置更多常用库，建议加上；删除虚拟环境conda env remove -n tf删除名为tf的虚拟环境激活虚拟环境conda activate
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2024-09-17 13:44:45
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## 如何使用conda查找pytorch gpu版本
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何使用conda查找pytorch gpu版本。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开终端 |
| 2 | 输入 `conda search pytorch` |
| 3 | 找到适合的pytorch gpu版本 |
| 4 |
原创
2024-05-12 06:16:40
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# 从头开始安装带有GPU支持的PyTorch
