第三十九章 系统烧写前面我们已经移植好了uboot和linux kernle，制作好了根文件系统。但是我们移植都是通过网络来测试的，在实际的产品开发中肯定不可能通过网络来运行，否则没网的时候产品岂不是就歇菜了。因此我们需要将uboot、linux kernel、.dtb(设备树)和rootfs这四个文件烧写到板子上的EMMC、NAND或QSPI Flash等其他存储设备上，这样不管有没有网络我们的
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2024-07-04 21:21:00
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文章目录使用conda 还是miniconda一、下载miniconda 可以选择python版本等信息:二、安装miniconda，根据提示按*Enter*，和输出*yes*三、创建虚拟环境四、激活虚拟环境、安装Tensorflow五、可以先查看版本安装命令六、安装tensorflow-gpu==2.2.0七、查看tensorflow版本以及是否可以使用gpu 使用conda 还是minico
# Conda, GPU, and PyTorch: A Comprehensive Guide
In recent years, deep learning and artificial intelligence have become increasingly popular in various fields such as healthcare, finance, and autonom
原创
2024-05-02 04:51:10
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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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2023-07-10 15:36:02
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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
67阅读
Anaconda安装脚本下载Anaconda环境首先需要去官网去确认你要下载的版本，根据你的Ubuntu的环境。博主使用离线下载的方案，选择的是Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.也可以直接通过命令行下载：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_6
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2024-07-10 05:05:49
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录本文是个人的conda学习小结一、conda介绍（minconda）二、conda命令1.conda具体命令1.1 conda帮助三、conda info1、查看所有的信息2、查看基础环境的路径3、列出当前所存在的所有的conda环境4、列出所有环境变量5、查看令牌所有公开通道四.conda create1、创建conda环
在配置之前先对应了解自己需要的版本1. Anacoda 安装1.1. Anaconda的下载Anaconda百度网盘的链接 提取码：jy0w1.2. Anaconda的安装选择Just Me —> 选择安装路径（可以不安装在C盘）—>选择Add Anaconda to my PATH environment variable2. CUDA和cudnn的下载和安装CUDA的百度网盘链接
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2024-09-03 16:45:02
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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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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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1. 为什么要新建环境最近学习深度学习使用GPU训练更快，但在程序运行时发现之前安装的是CPU版本的pytorch.原本想着把CPU版本的pytorch删除，然后换上新的GPU版本pytorch.但一搜索，还挺麻烦的，怕在这过程中出现问题，而且以前写的一些代码也是CPU版本的，怕到时只有GPU版本的会出问题。于是，就想到了在Anaconda里新建一个gpu版本的环境，然后在里面安装GPU版本的py
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2024-05-15 06:59:54
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tensorflow
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2022-10-22 01:17:42
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在windows下用anaconda虚拟环境安装pytorch gpu版 成功！ 文章目录0. 用pip安装1. 安装准备2. 安装指令3. 查看、提升cuda版本3.1 判断显卡是否支持cuda3.2 查看 cuda版本3.3 提高cuda版本3.4 查看驱动版本4. 离线下载torch安装包4.1 离线下载安装包4.2 修改urls.txt文件5. 安装及检查 接下来介绍安装过程。推荐全部看完
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2023-08-16 17:31:37
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经过了一个下午加晚上的折磨，终于从万能的互联网上拼凑出一份完整的答卷。首先anaconda下载去官网找最新版本下载就完了然后你要学会用打开，创建虚拟环境格式如下：conda create -n 自己起名 python=版本号自己起名的位置你自己起名就好，版本号建议用3.7然后回车就好了，选择是否下载基础的库，选择y就好。准备工作，看看你是不是英伟达显卡，是的话去官网看看参数，支不支持cuda支持的
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2024-05-12 21:46:19
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# 从头开始安装带有GPU支持的PyTorch
