目录1 安装cuda和cudnn2 安装Anaconda3 安装pytorch3.1 添加清华源3.2 创建pytorch环境3.3 激活pytorch环境3.4 安装pytorch3.5 测试安装是否成功3.5.1 命令行3.5.2 jupyter notebook导入torch  由于第1步和第2步比较简单,所以直接给出参考博客。 1 安装cuda和cudnn参考此博客: cuda安装教程+            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pytorch安装安装这个东西花了我整整一天,踩了很多坑,记录一下,默认你已经安装了最新的anaconda和python,我把anaconda和显卡驱动都装成最新的了可以使用如下命令更新
conda update python
conda update anaconda第一:检查显卡,更新驱动我的建议是首先更新驱动,全都按最新的东西来安装https://www.nvidia.cn/Download            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介        Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换。    &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源框架,由 Facebook 的人工智能研究团队开发。它提供了丰富的功能和灵活的接口,使得在 Python 环境中进行深度学习任务变得更加简单和高效。在本博客中,我们将介绍如何在 Conda 环境中安装 PyTorch,以便您可以轻松地开始深度学习项目。步骤 1:安装 Conda首先,我们需要安装 Conda,Conda 是一个流行的 Python            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录Anaconda安装1. 创建虚拟环境命令2. 激活虚拟环境3. 在虚拟环境中安装软件包4. 展示虚拟环境中已经安装好包5. 查看所有虚拟环境的信息6. 删除虚拟环境7. 查看Anaconda当前设置的下载源8. 将默认的源换成中科大源(在国内的话会下载快一些)9. 将虚拟环境生成yaml文件&requirement.txt文件(方便在其他机器上运行)10. 其他机器上还原虚拟环            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于初学者来说,原版的python在使用的时候非常麻烦,特别是在添加库、升级库的时候总是会报好多错误,缺这缺那。但是自从有了Anaconda以后,妈妈再也不用担心我用不了python啦!Anaconda相当于一个python的整合包,是一个开源的python发行版本,里面有各种科学包和依赖项,使用起来非常简单。安装安装非常简单。点击打开链接进入Anaconda的下载页面。选择你需要的配置进行下载,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                 1. 选择 PyCharm 及 JupyterPython 编辑器,是提供一个场所,为我们编辑 Python 代码用的。就像 Word 为我们提供一个写文档的地方。提到 Python 编辑器,最有名的估计就是 PyCharm。对,我也超级推荐它,我觉得它其中的一个功能超级适合入门学习。感觉很多人都忽视了这个神器。除了 PyCharm,另一个我推荐的就是 Jupyter 了。没错,我们接下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            安装anaconda安装官网下载安装包:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section选择windows->python3.8->64位进行下载,下载完成后双击运行。一直点击next,最后勾选第一项,将anaconda添加到环境变量中,install测试anaconda是否安装成功win+R,输入cmd打开命令窗,输入co            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 前言Pytorch 目前是炙手可热的深度学习框架。和 TensorFlow 比较起来学习曲线更加平滑,不用写大量的样板代码就可以对网络进行训练和使用。在最新版本的 Pytorch 中开始支持 Java 。但是安装 Pytorch 并不是很容易的事。今天就来说一下如何利用 Conda 安装 Pytorch2. Conda这里简单提一下 Conda ,Conda 是一个开源的、跨平            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用conda安装pytorch首先需要安装anaconda,目前,较新的pytorch版本支持python3.7及以上。anaconda安装教程如下:1.cuda下载及安装(可跳过该部分)1)在安装anaconda后,若使用设备为英伟达系列显卡,需安装CUDA用于pytorch驱动GPU进行运算,下载地址如下:CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Develo            
                
         
            
            
            
            # 如何解决 PyTorch Conda 安装慢的问题
在数据科学和深度学习的领域,PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架。然而,很多用户在使用 Conda 安装 PyTorch 时,常常会遇到安装速度缓慢的问题。本文将介绍一些常见的解决方法,帮助您更有效地安装 PyTorch,同时还会展示一个饼状图和旅行图,以便于更直观地理解相关信息。
## 1. Conda 安装的基本步骤
首先,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            monocle对轨迹分支进行基因差异分析时占用内存非常大,且计算时间超长,仅对8000细胞进行分析就耗费4-5h,需要在服务器进行monocle轨迹。服务器是基于Linux系统的,对于非root用户或系统版本较低来说安装R是非常麻烦的,因此可以通过安装conda,创建虚拟环境,再安装R,然后在R中安装monocle或其他R包来解决问题1. Linux系统安装anacondaLinux中安装Anac            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            想安装gpu版本的朋友们请移步gpu版pytorchan安装教程直达 文章目录创建、激活、退出、删除环境法一:官网默认指令安装(可能比较慢)法二:更换清华源下载法三:下载包安装版本对应问题Windows终端路径切换命令卸载包附录镜像源其他操作一、查看镜像源二、添加其他镜像源三、删除镜像源【参考链接这里错误了】四、切回默认源conda常用指令 创建、激活、退出、删除环境如果想方便管理,避免某些包版本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pytorch作为主流的深度学习框架,已经成为了许多同学们干活炼丹的标配,当我们分配到一个服务器的个人账号,可能环境里没有预装好pytorch或版本过低,这时候需要自己重新安装。最常用的安装方法是通过conda来安装,在pytorch的官网上找到你需要的版本,并找到下载命令。比如我要下载linux系统下的1.0.1版本,选择cuda9.0的GPU版,对应的命令为conda install pyto            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先是两个大佬的安装思路,非常清晰: 一、安装Anaconda1.下载Anaconda可以在官网下载,但是速度较慢,这里我选择了清华镜像源的下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/我选择的版本如下,框框里分别是版本,更新日期,和对应的操作系统2.安装运行安装包,一路默认选项,到了安装路径选择界面。后面会遇到环境变量配            
                
         
            
            
            
            anaconda安装gpu版pytorch(cuda11.1)众所周知,在anaconda安装库什么的属实有点玄学,有时一下就安好了,有时候一直报不知名错误,所以,特地将安装gpu版pytorch的方法总结一下,三种方法,总有一种能行!–默认已安好anaconda,打开anaconda prompt,以及创建好虚拟环境并进入✌activate env_name 文章目录anaconda安装gpu版            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Conda 安装 PyTorch 太慢
[Conda]( 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,可以用于安装和管理数据科学和机器学习工具。但是,有时在使用 Conda 安装 [PyTorch]( 这样的大型软件包时会遇到安装过程较慢的问题。本文将介绍一些常见的解决方法,以便加快使用 Conda 安装 PyTorch 的速度。
## 为什么 Conda 安装 PyTorch 很慢?
Con            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、`conda`或`pip`自带的库--内部安装1.1 打开conda 或者pip所在的终端1.2 安装方法:1.3 指定安装1.4 .卸载已安装的库1.5 相关命令二、 创建虚拟环境三、安装 国内源的库3.1 安装方法3.2 以gym 安装举例四、使用`git`安装库4.1 如何下载、安装、使用git,请看文件。4.2 安装方法五、在gym中安装自定义的gym.env参考文献 一、c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            为方便用户安装使用,PyTorch 官方提供了多种安装方法。本节将介绍两种常用的安装方式,读者可以根据自己的需求选用。1.使用conda安装conda是Anaconda自带的包管理器。如果使用Anaconda作为Python环境,则除了使用pip安装,还可使用conda进行安装。同样,在PyTorch官网中(https://pytorch.org/)选择操作系统、包管理器conda、Python版            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-10 15:34:02
                            
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