最近准备学Linux，首先得准备好Ubuntu18.04，教程很多。 直接进入正题吧[1] 安装Pycharm—>Pycharm安装 激活的话，tb解决省事[2] 安装完会发现桌面上没有快捷方式，估计你们也应该没有，可以看这个博客—>Pycharm桌面快捷方式[3] 安装Anaconda Python3.6版本，我使用的是清华源按照这个博客里写的下载，版本不用太高，接着看这个博客安装教
# Anaconda 配置 PyTorch + CUDA 12 版本的详细指南
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，而 CUDA 则是用于加速深度学习模型训练的重要工具。本文将介绍如何在 Anaconda 环境下安装与配置 PyTorch 和 CUDA 12，并附带代码示例、流程图和甘特图，以帮助您快速上手。
## 安装前的准备
在开始之前，确保你的系统上已经安装了 Ana
# Windows下CUDA 12.2对应的PyTorch版本
随着深度学习领域的不断发展，PyTorch作为一个广受欢迎的深度学习框架，得益于其灵活性和强大的社区支持。在使用PyTorch进行GPU加速时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是必不可少的工具。本文将介绍Windows上CUDA 12.2所对应的PyTorch版本，并提供相关的代码示
tensorflow-gpu+电脑win10+gtx1050ti显卡配置心得防坑指南！！！! 01 ##cuda的选择 这里建议使用CUDA8.0的版本，因为小编之前下载安装了一个CUDA9.0的版本，好像是不能用的哦。官网下载CUDA8.0 https://developer.nvidia.com/cuda &n
第七章 树1.求树的深度class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null)return 0;
return Math.max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right)) + 1;
}
}思路：递归。 将root.left和
1 安装CUDA1.1 查找Nvidia适用的CUDA版本桌面右键，【打开 NVIDIA控制面板】 查看【系统信息】 查看NVIDIA的支持的CUDA的版本，下图可知支持的版本是 10.1 1.2 下载CUDACUDA下载官方网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive找到适合的版本下载
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2024-08-26 14:49:15
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目录一、下载并安装cuda9.21. 首先查看电脑显卡cuda版本，看最高支持的cuda为多少2. 下载cuda9.2安装包3. 安装cuda9.2二、下载并安装cudnn (for cuda9.2)1. 下载cudnn2. 安装cudnn三、配置环境变量四、安装GPU版本的PyTorch0.4.11. 准备：2. 下载gpu版本的torch、torchvision的whl包（cu92）：3. 离
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2023-08-08 16:51:06
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一、安装cuda、cudnn和tensorRT 需要下载的文件：cuda11.4下载地址：CUDA版本列表cudnn下载地址：CUDNN版本列表tensorRT下载地址：tensorrt各版本表tensorrt 8.x版本列表 其中下载tensorrt后会发现其实文件名里已经有建议的cuda、cudnn建
文章目录1、版本要和pytorch官网对应，CUDA11.8及其对应版本的cudnn2、CUDA Toolkit安装出现自动重启3、Python版本4、配置永久国内镜像源5、要在激活的虚拟环境里安装pytorch6、进入python后检查是否gpu配置成功7、在虚拟环境中启动jupyter notebook8、conda中install找不到的包9、jupyter notebook 500打不开
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2024-02-22 01:17:06
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不久前PyTorch0.4.0官方支持了Windows，可谓是感天动地，于是乘比较空闲的时间搭搭环境，顺便做下记录。一.下载和安装CUDA9.1+cudnn-9.1库（注意下载的时候选择好配套的版本）CUDA 地址如下：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&t
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2024-01-24 22:23:21
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NVIDIA驱动--cuda10.2--cudnn7.6--Anaconda（此时就可以选择Python3.x或Python2.x下载对应的版本）--pyTorch1.5--pycharm 安装 NVIDIA驱动我之前已经安装好驱动了，不赘述。大体参考的是，【转】Ubuntu16.04使用apt get 命令安装 Nvidia 显卡驱动通过如下命令简单验证nvidia-smi安装 CUD
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2023-08-23 20:24:34
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一、电脑配置检查1. 检查电脑显卡类型注意电脑显卡不是NVIDIA的忽略这一步，非NVIDIA显卡不能安装CUDA。 在桌面鼠标右键：点击NVIDIA 控制面板->选择左下角 系统信息->组件从第三幅图可以看出我的CUDA是11的版本，所以下面我将安装11版本的CUDA二、更新你的NVIDIA驱动进入NVIDIA官网：https://www.nvidia.cn/geforce/driv
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2023-09-27 06:43:22
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Windows10 + Anaconda + Pytorch-gpu版本安装教程（PS：最近看了一篇深度学习的论文呢，其代码是基于Pytorch开发的，所以花了一天的时间来搞了这个环境配置终于搞定了… …）1、安装CUDA + CUDNN这里附上pytorch和CUDA版本号对应图片我们准备安装pytorch 1.6.0版本CUDA要求版本为10.2（附上下载链接：https://develope
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2024-06-07 16:38:27
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2021/2/4 安装cuda+cudnn（参考:https://geek-docs.com/pytorch/pytorch-tutorial/pytorch-optimization.html） 我之前已经安装好了查看了一下我安装的cuda版本是11.1，但查看了这个网站,https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_
# 如何在CUDA 10上安装PyTorch
在深度学习的世界中，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。对于新入行的小白来说，可能会对如何安装与CUDA 10对应的PyTorch感到迷茫。今天，我将为你详细讲解整个过程，包括必要的步骤、安装命令、配置环境等。
## 安装流程
以下是安装PyTorch与CUDA 10的基本流程：
| 步骤 | 描述
因为之前的笔记本出了问题，之前安装的软件和配置的环境等都需要重新来一遍，在这里进行记录一下，方便下次安装。先给出我用的配置 ： CUDA11.5 + cuDNN8.3.0 +tensorflow-gpu 2.61.下载安装Anoconda 这个很简单，先从官网下载https://www.anaconda.com/download/安装的过程就和一般的软件一样，值得注意的是Advanced Opti
# 如何在CUDA9环境中安装PyTorch
对于刚入行的小白来说，配置深度学习环境可能会让人感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，教你如何在CUDA 9环境中安装PyTorch，我们将从整体流程开始，通过表格展示各个步骤，接着详细说明每一步所需的代码和解释。
### 整体流程
以下表格总结了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
安装基于TensorFlow 2.10.1、CUDA 11.8、cuDNN 8.8.1以及PyTorch 2.0.0的深度学习环境涉及到多个组件的协调安装。以下是一个大致的步骤指南：1. 安装CUDA 11.8下载CUDA Toolkit 11.8： 访问NVIDIA官方网站，下载与你的操作系统和硬件兼容的CUDA Toolkit 11.8安装包。安装CUDA Toolkit： 按照官方安装指南进
1.准备首先需要安装anaconda,本文不介绍安装过程。2.创建python虚拟环境我们使用 conda 创建名为 mypytorch 的虚拟环境，并且 python 版本为3.7在命令行输入命令：conda create -n mypytorch python=3.7其中-n后面的是虚拟环境名，可以自行输入，python的版本也可以根据实际情况输入 根据提示是否安装这些包，我们输入
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2023-07-23 21:40:49
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为了方便，记录一下本次pytorch的搭建，主要参考网上的一些博客帖子，一些引用也会记录出处，本贴仅用于个人学习。 2020.7.22更新，Windows被我装Linux的时候不小心覆盖掉了，没办法只好从头来了一次，顺便测了一下这篇文章，发现了一点点问题，顺便修改一下。确定需要搭建的环境anaconda+python3.7+pytorch1.13.1从NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件可查
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2024-05-14 12:11:16
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