注：本系列第一章推送门：阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第一章） GPU虚拟化发展史第二章 GPU虚拟化方案之——GPU直通模式目前流行的商用GPU虚拟化方案可以分为以下几类：GPU 直通模式，GPU SRIOV 模式，GPU 半虚拟化（mediated passthrough：包括Intel GVT-g和Nvidia GRID vGPU），VMWare的GPU全虚拟化（vS
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2023-09-05 11:10:33
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什么是venvVenv（虚拟环境）是Python用来创建和管理虚拟环境的模块，你可以把它想象成一个容器，该容器供你用来存放你的Python脚本以及安装各种Python第三方模块，容器里的环境和本机是完全分开的（就像你在Windows主机上通过Vmware跑一台Ubuntu或者CentOS的虚拟主机一样），也就是说你在venv下通过pip安装的Python第三方模块是不会存在于你本机的环境下的。为什
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2023-08-13 22:09:07
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在刚接触到服务器的时候，使用服务器的过程中会遇到各种各样的问题。由于服务器是公用的，可以在服务器上安装anaconda，anaconda可以搭建环境，还可以创建属于自己的虚拟环境。使用命令 top，即可查看当前的服务器使用状态，如果CPU的使用率超过80%，就不要跑程序了。退出Ctrl+C。一、创建虚拟环境相关操作下面是一些anaconda的一些常用操作：1、首先，根据服务器的IP、用户名以及密码
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2023-10-11 16:09:52
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一、环境搭建当前：Windows10 + Anaconda3.61.1 创建PyTorch的虚拟环境打开Anaconda中的Anaconda Prompt那个黑框框，输入： #注意这里pytorch是自己设置的虚拟环境名称，可以随意取
conda create --name pytorch python=3.6 之后输入y，创建pytorch虚拟环境。以下是一些常规命令： #进入到虚拟环境
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2024-04-02 10:17:00
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文章目录第一章1.1pytorch的安装1.1.1虚拟环境创建虚拟环境：删除虚拟环境：pip换源conda换源1.1.2cuda概念显卡与cudapytorch与cudapython、pytorch与cuda 第一章1.1pytorch的安装1.1.1虚拟环境创建虚拟环境：conda create -n env_name python==version，3.6-3.8之间删除虚拟环境：conda
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2023-12-08 16:53:57
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本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。 在Python的使用过程中，我们常常由于不同Python版本以及不同第三方库版本的支持情况与相互之间的冲突情况，而需要创建不同的Python虚拟环境；在Anaconda的帮助下，这一步骤就变得十分方便。 首先，我们需要打开“Anaconda Prompt (anaconda3)”。 随后，在其中输入如下所示的
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2023-10-16 13:05:43
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hello，小伙伴们大家好，今天给大家介绍的开源项目是Python虚拟环境管理工具，Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。可以说，它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能。其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处，如: npm, yarn, composer等的优点。Pipenv试图解决的问题是多方面的：我们不需要再手动创建虚拟环境，Pipenv会自动为我们创建，它会在
virtualenv用于创建独立的Python环境，多个Python相互独立，互不影响。若没有安装，请先安装1、shell下运行：pip3 install virtualenv 2、使用方法virtualenv [虚拟环境名称-也是目录名称] 3、启动环境source [创建的目录]/bin/activate 默认情况下，虚拟环境会依赖系统环境中的site packa
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2023-12-09 23:41:43
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5.1 虚拟环境搭建在介绍 Python 虚拟环境搭建之前先介绍什么是 PEP，PEP 是 Python 增强提案 (Python Enhancement Proposal) 的缩写。Python 社区通过 PEP 来给 Python 语言建言献策，主要是通过邮件列表讨论问题、提议、计划等，经过了部分核心开发者审阅和认可，最终形成的正式文档，起到了对外公示的作用。而 PEP 1 中给出了官方的 P
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2024-08-27 20:42:34
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关于我 编程界的一名小程序猿，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。 Python拥有大量的第三方库，引用这些库也非常方便，通过pip install就可以将这些第三方库安装到本地Python库文件目录中，然后就可以import到项目中，极大地提升了开发者的编码效率。 但这也带来了一个问题：当A项目和B项目同时
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2024-07-05 08:14:10
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# 虚拟环境删除pytorch
在进行Python开发过程中，我们经常会使用虚拟环境来隔离不同项目所需的依赖库，以避免版本冲突和混乱。虚拟环境可以使我们更加灵活地管理项目的依赖，同时也可以方便地删除不再需要的库。本文将介绍如何在虚拟环境中删除PyTorch库。
## 什么是PyTorch
PyTorch是一个基于Python的科学计算包，主要面向深度学习任务。它提供了丰富的张量运算和自动微分
原创
2024-02-22 04:57:08
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# PyTorch 虚拟环境管理指南
在使用PyTorch进行深度学习开发时，良好的虚拟环境管理是非常重要的。它不仅可以帮助你隔离项目，还能避免依赖冲突。本文将教会你如何退出一个正在使用的虚拟环境，确保你的工作流程更加高效。
## 整体步骤
我们可以将退出虚拟环境的过程分成几个简单的步骤。以下是流程表：
| 步骤编号 | 步骤说明 | 命令
原创
2024-10-14 05:15:11
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# 如何退出PyTorch虚拟环境
## 导言
PyTorch是一个广泛应用于深度学习领域的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，以帮助您在开发过程中更加高效地构建、训练和部署深度学习模型。
在使用PyTorch进行开发时，为了隔离项目环境和依赖，通常会创建一个虚拟环境。虚拟环境可以保持项目的依赖关系单独，并使得切换和管理不同项目的环境变得更加容易。
然而，当你完成一个项目或者想要切换
原创
2023-12-29 03:37:52
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备份 PyTorch 虚拟环境是每个数据科学和机器学习工作者都必须掌握的技能。无论是为了迁移到新机器、恢复数据丢失，还是简单的环境复制，做好备份都能节省大量的时间和精力。本文将从环境预检到版本管理，逐步展示如何高效备份 PyTorch 虚拟环境。
## 环境预检
在开始之前，我们首先需要对我们的工作环境进行全面检查。这包括硬件配置及软件版本的确认。通过以下思维导图，可以清晰地看到需要检查的部分。
虚拟环境如果在一台电脑上,开发多个不同的项目,可能需要用到同一个包的不同版本,解决方案就是:虚拟环境
作用:虚拟环境可以搭建独立的python运行环境,使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响所有的虚拟环境都位于 /home/ 下的隐藏目录 .virtualenvs下(Ubuntu)如何搭建虚拟环境安装虚拟环境的命令:sudo pip install virtualenv
sudo pip ins
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2024-07-17 17:29:48
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# 卸载 PyTorch 虚拟环境的指南
### 引言
在数据科学和深度学习的领域，PyTorch 是一个流行的开源框架，广泛应用于研究和生产环境。为了避免依赖冲突和保持环境的整洁，通常我们会为不同的项目创建虚拟环境。本文将介绍如何卸载 PyTorch 虚拟环境，并提供相关的代码示例和流程图，供读者参考。
### 什么是虚拟环境
虚拟环境是 Python 的一种工具，用于创建独立的工作空间
原创
2024-08-06 13:24:54
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Pycharm新建项目配置虚拟环境1.概述使用python开发项目通常都会创建一个虚拟环境，将项目依赖包安装到虚拟环境中，避免一台电脑上开发多个项目时依赖包版本号不兼容造成冲突。2.新项目配置虚拟环境2.1.配置虚拟环境介绍使用pycharm工具开发项目时，有两种方式可以为新创建的项目配置虚拟环境。第一种配置虚拟环境方式 创建项目的同时创建虚拟环境，默认虚拟环境路径就是项目根路径。一个项目配置一个
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2023-10-01 11:50:40
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Python venv创建的虚拟环境复制到其他路径，如何断开与原始虚拟环境的连接，成为一个全新的虚拟环境，且两个虚拟环境之间的更新互不影响？1.软件环境⚙️2.问题描述?3.解决方法?3.1.方法1：先复制所有软件包，然后直接修改路径指向3.2.方法2：先将`Python`解释器中的标准库文件复制到新的虚拟环境中，然后再复制所有软件包3.3.方法3：使用`virtualenv-clone`进行克
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2023-11-30 12:09:10
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文章目录前言一、删除python虚拟环境1.查看当前存在那些虚拟环境2.删除虚拟环境3.确认二、删除及安装Anaconda1.删除Anaconda1). 删除整个anaconda目录：2). 建议清理下.bashrc中的Anaconda路径：2.安装Anaconda三、重新安装虚拟环境1.虚拟环境的创建命令如下2.虚拟环境的激活与切换三、安装Pytorch**虚拟环境相关命令：** 前言本来想跑
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2023-08-11 17:04:32
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前言博主之前在使用anaconda的时候不想破坏原有的python环境，于是利用虚拟环境建立一个叫做tensorflow的虚拟环境，可以成功的在anaconda上面使用tensorflow1.8.0的版本，但是由于想感受一下新版本的变化，博主尝试更新到了conda能够支持的最新版本1.10.0，现在跟大家分享一下其中的问题和解决方法，好了，开始动手吧~虚拟环境配置傻瓜式按照步骤做即可：1.没有pi
