我已经安装了Anaconda 23.11.0，按照以下步骤在Anaconda环境中使用PyTorch：创建虚拟环境（可选）：为了隔离不同项目的依赖，建议在Anaconda中创建一个虚拟环境。可以使用以下命令创建一个名为"myenv"的虚拟环境：conda create --name myenv激活虚拟环境：创建虚拟环境后，需要激活该环境才能使用其中的软件包。使用以下命令激活名为"myenv"的虚拟
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2024-10-19 08:30:49
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创建环境下载gpu版pytorch前言本篇文章是根据自己调试的过程所做的总结，主要目的是为了用gpu去跑深度学习的模型，所以需要下载pytorch的gpu版本，但是当中出现了很多错误，所以这里给出一版经试验成功的解决方案。GPU准备：下载CUDA,CUDNN这个主要是在官网上找到对应版本，许多之前的博主的方法都是一致的：第一步，是在桌面点击右键会出现NVIDA控制面板的选项，点击会出
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2023-11-23 20:37:23
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gprmax 3.0 安装、GPU配置与cmd、pycharm（或jupyter）运行gprmax详细教程0、引言1. 下载gprmax包2. 安装2.1 安装anaconda（添加至环境变量）2.2 更新conda2.3 安装git2.3 安装gprmax所需包2.5 安装microsoft visual c++20152.6 安装gprmax2.7 安装完成验证3. 注意3.1 注意3.2
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
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2023-11-29 01:00:41
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—写在最前：请确保您的计算机符合深度学习最低配置；配置环境本身就是复杂的事情，希望各位能够钻研并坚持下去—请注意： （1）如果你的机子上在这之前已经安装了python，并且在pycharm中配置好了python环境，那么作者还是建议，卸载掉原来的python环境，因为博主曾经试过不卸载掉原来的python环境并且直接安装anaconda环境（可能是博主在安装Anaconda的时候没有勾选本文步骤3
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2023-12-11 09:19:29
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要配置Tensorflow的GPU版本，需要先配置好CUDA和cuDNN。由于我要配置Tensorflow的1.4.0版本，所以选择的是CUDA8.0和cuDNN v6.0版本。具体需要怎么选择可以参考下图(图片来源于博客：)： 在进入本文的步骤之前请先确保CUDA和cuDNN的正确安装。1、Anaconda的安装参考博客：这里我选择的是基于Python3.5的Anacond
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
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2024-03-15 11:31:53
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目录IDEA中Debug调试PyCharm中Debug调试 IDEA中Debug调试Debug用来追踪代码的运行流程，通常在程序运行过程中出现异常，启用Debug模式可以分析定位异常发生的位置，以及在运行过程中参数的变化。通常我们也可以启用Debug模式来跟踪代码的运行流程去学习三方框架的源码。 按钮从左到右依次解释：Show Execution Point ：如果你的光标在其它行或其它页面，点
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2024-05-08 11:33:08
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# 在PyCharm中运行JavaScript的方案
PyCharm是JetBrains开发的一款强大的IDE，主要用于Python开发。但是，它也支持几种其他编程语言的开发，比如JavaScript。要在PyCharm中运行JavaScript，您需要进行一些配置。本文将通过一个具体的示例，帮助您实现这一目标，并解释必要的步骤。
## 一、准备工作
在开始之前，请确保您已经安装了PyCha
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
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2023-09-01 10:56:45
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如果使用多gpu运行程序，可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时，使用多gpu的话，除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DE
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2020-10-20 18:21:00
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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
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2024-07-24 10:14:56
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正如标题所写的那样，我将一步步的完成本次实战练习——贪吃蛇。废话不多说，感兴趣的伙伴可以一同挑战一下。首先说明本次实战中我的配备：开发环境：python 3.7；开发工具：pycharm2019.2.2；开发模块：pygame；首先在本次开发中，我们要借用一下pygame模块，那么问题来了，什么是pygame模块？有什么用？pygame 是包含图像、声音建立在SDL基础上，允许实时电子游戏研发而无
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2024-05-29 00:08:18
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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
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2024-08-12 09:11:50
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牢骚上来必须牢骚一下这几天的装机感受，准确的说是5天！就为这么点破玩意。首先是准备Ubuntu16.04 ，一开始以为win10家和ubuntu家是吵架了，Ubuntu装完开机引导各种失败各种看贴，最终总结出2点经验：主板Boot Mode 必须改成uefi模式；Ubuntu的“安装启动引导器的设备”必须选择/boot所在分区；花了两天解决了Ubuntu系统的种种问题后，完美。直奔主题开始准备安装
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2024-07-19 10:04:29
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在PyCharm中使用IPython / Jupyter Notebook在你开始之前在执行本教程的任务之前，请确保满足以下先决条件：您已经创建了一个Python项目。 在本教程中，使用项目C：/ SampleProjects / py / JupyterNotebookExample。在Settings/Preferences对话框的Project Interpreter页面中 ，您有：
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2023-10-06 22:59:39
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***3、4月份刷了40道leetcode 和剑指offer 未记录***1、使用中出现内存慢慢爆满的情况Pycharm的加载数据量空间是有限的，所以我们要合理的使用这些空间，比如我训练数据集中的数据的话，光数据图片就有100多G， Pycharm在加载一个工程时会把工程下所有目录路径过一遍，这会影响Pycharm的使用速度：1.加载项目太慢，陷入漫长的等待2.如果项目训练数据过大会报空间不足的错
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2024-10-13 19:50:47
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作者 | 小安与小编武林外传里佟掌柜有一句话，春天已然到来，而属于我的春天何时能够到来呢，小安如此“优秀”，怎么就是没有属于自己的另一半呢，刚巧在浏览GitHub时碰到一个预测自己会不会有女朋友的项目，觉得很有意思，于是特地与大家分享，用漫画的来讲！首先，数据集分为训练集和测试集，训练集一共有300个样本，每个样本包含四个属性，分别为“金钱”，“长相”，“身材”，“性格”。每个样本的每个
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)一.Anaconda、tensotflow的下载及安装见以下链接：Windows下安装tensorflow（CPU + GPU）Win10下用Anaconda安装TensorFlowwin7系统 深度学习环境 anaconda+tensorflow+jupyter notebook轻松搭建tensorflow安装过
1 前言这是我一开始写的一篇安装教程:深度学习1-深度学习环境安装,有这一篇就够了!Anaconda-Python+Tensorflow2.0-GPU+Keras+Pycharm .总来的来说这一篇,也可以完成tensorflow2.0-GPU的搭建,但是有优化空间,不建议大家去看,有尤其是后面部分,一开始不懂,其实后面使用了pip 方式安装,这变成了原始python安装方式,等同于放弃
