pytorch安装Anaconda5.2.0安装cuda10.1和cudnn7.6.3安装pytorch1.4.0安装失败安装经历成功安装GPU版本PyCharm安装 Anaconda5.2.0安装下载地址：Index of / (anaconda.com)修改文件位置注意，这里勾选下第一个选项从而添加到环境变量中，免得自己手动添加这样环境变量中的用户变量，已自动添加好开始安装打开Anacond
# Conda 更新 Python 好慢
如果你在使用 Conda 来管理你的 Python 环境，并且发现更新 Python 版本的速度很慢，这篇文章将会给你一些解决方法和优化建议。
## 问题描述
当我们使用 Conda 来更新 Python 版本时，有时候会遇到非常慢的情况。这可能是由于 Conda 的默认源速度较慢，或者是网络连接不稳定所致。
## 解决方法
### 方法一：更改
原创
2023-11-14 10:48:21
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# PyTorch安装之慢的真相
PyTorch，作为一个强大的深度学习框架，因其灵活性和易用性，逐渐成为研究与工业界的热门选择。然而，在安装PyTorch时，许多用户发现这一过程会显得异常漫长。本文将分析这一现象的根本原因，并提供优化安装的一些方法。
## 安装前的准备工作
安装PyTorch的过程中，用户需要考虑以下几个因素：
1. **Python版本**：不同版本的PyTorch可
原创
2024-09-28 04:36:33
1062阅读
@conda如何离线安装pytorch(torch)1.镜像网站下载离线包windows地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ linux地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/2.进入co
一、conda创建新环境如果只是用的话，用【创建】和【激活】的命令足够了～第一步：创建conda create --name yourEnv python=3.8–name：也可以缩写为 【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录python=3.8：是python的版本号。也可以指定为【python=3.6】，若
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2023-08-22 20:23:21
266阅读
摘要；小兄弟小姐妹们想安装pytorch，但是由于pytorch的服务器在海外的原因，网络通讯绕了大半个地球，下载速度慢，甚至看到快下载好了，出现下载访问超时结果前功尽弃，怎么要学pytorch就这么困难呢，实力劝退吗？没事，六五酥来教你如何解决这个网络“便秘”，让网络畅通无阻。官网：https://pytorch.org/六五酥太穷，一台2014年买的笔记本用到现在还换不起，用的是windows
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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2023-07-27 22:48:44
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在官网上往下拉可以看到如下所示，选好自己电脑对应的版本之类的就可以看到下面的安装命令，在命令行中输入即可~且慢，Anaconda我们是有了，这里的CUDA是什么呀？CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了C
2020年1月1日炼丹第0步，装好环境系统 Ubuntu 18.04 LTS 先装上conda（自带大多数科学计算基础包，以及比较优秀的包管理系统）：国内网络环境建议到清华大学镜像站下载： Tsinghua Open Source Mirrormirror.tuna.tsinghua.edu.cn
下载最新版本的安装包然后安装： sh Anaconda3-2019
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2024-08-12 15:12:29
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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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2023-07-26 20:56:44
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目录一、conda 创建、激活、退出、删除虚拟环境1、conda 本地环境常用操作2、conda创建虚拟环境3、激活虚拟环境4、退出虚拟环境5、删除和复制虚拟环境6、在指定环境中管理包二、安装tensorflow和pytorch1、torch和torchvision版本对应关系2、conda方法安装3、源码安装torch和torchvision一、conda 创建、激活、退出、删除虚拟环境1、co
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2024-08-16 10:39:38
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PyTorch入门PyTorch的安装CPU版本GPU版本 PyTorch的安装本篇在Tensorflow安装的基础上进行PyTorch的安装示例，有关于Anaconda环境设置、Tensorflow版本安装以及pip、conda命令的相关设置均在之前的博客中详细说明。基于Anaconda环境的Tensorflow安装CPU版本其实PyTorch的安装与Tensorflow相比要复杂一些，与一般
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2024-05-27 16:53:02
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参考文献：Anaconda建议使用最新版本，使用旧版本的，需要升级python等库，会遇到问题。解决问题的时间大于直接重新安装anaconda的时间，所以选择更新anaconda若之前已装了低版本，建议卸载重新安装。卸载方式：直接点击目录中的Uninstall-Anaconda.exeAnaconda下载地址为：https://www.anaconda.com/download/pytorch下载
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2023-07-28 16:17:38
467阅读
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
118阅读
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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2023-06-25 09:54:08
144阅读
学习教程：27. GPU版本-安装 PyTorch（方法2）1 安装anaconda下载安装程序后，在第一次装在了E盘，普通硬盘，安装过程非常慢，慢到难以接受。如果说访问下载文件慢我也理解了，但是下载好的安装程序在电脑上运行竟然这么慢，我很难接受（大概30+mins）。后面因为一些不知道啥原因，anaconda不能用了，就要重装，离谱的是，卸载竟然和安装一样慢，我吐了......后来看到有人说
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2023-07-31 16:55:40
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记录贴，面向小白。方案一使用清华源下载，方案二使用whl文件下载。推荐直接看方案二，可以安装指定版本，下载速度也很快。方案一首先，打开Anaconda Prompt， 输入conda env list或conda info -e, 查看当前所有的隔离环境。 找到你想安装pytorch的环境，激活，我这里选择的是Python3.7，所以activate py37。 这时，前面括号里的base就切换到
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2024-04-23 13:36:09
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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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ubuntu16中，利用conda虚拟环境安装pytorchubuntu16中，利用conda虚拟环境安装pytorch1、conda安装pytorch的GPU版本2、conda安装pytorch的CPU版本3、pip安装pytorch的GPU版本4、pip安装pytorch的CPU版本 ubuntu16中，利用conda虚拟环境安装pytorchconda虚拟环境安装pytorch，有两种方式
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2023-07-10 15:36:35
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Condaconda介绍首先电脑安装好conda这个网上教程很多在这里就不多赘述。 百度对conda的介绍是这样的：conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 简单点说：conda就是一个多个Python环境的管理工具。 在conda中我们可以很好地管理多个python环境。例如我的电脑中现在存在TensorFlow，Tenso
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2024-05-04 10:01:30
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