***3、4月份刷了40道leetcode 和剑指offer 未记录***1、使用中出现内存慢慢爆满的情况Pycharm的加载数据量空间是有限的，所以我们要合理的使用这些空间，比如我训练数据集中的数据的话，光数据图片就有100多G， Pycharm在加载一个工程时会把工程下所有目录路径过一遍，这会影响Pycharm的使用速度：1.加载项目太慢，陷入漫长的等待2.如果项目训练数据过大会报空间不足的错
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2024-10-13 19:50:47
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如何使用自己电脑上自带的GPU来运行pycharm中的程序准备工作：在代码中指定gpu来运行第一步：cuda的安装第二步：mxnet的安装第三步：可能的numpy问题附1：如何回到CPU模式附2：如何判断自己是否在用GPU 准备工作：在代码中指定gpu来运行如果需要用gpu运行代码，必须先在代码中指定gpu，即将相应的值存储在显存上，这是第一步 1.默认情况下，数据都是存放在内存上，如x = n
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2023-09-01 10:56:45
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为方便日常的深度学习模型开发与测试，在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境，便于学习AI使用。本人使用的笔记本配置是CPU为8代i5，显卡为GTX1060，内存为8G，基本上可满足日常的AI研究与学习。下面将介绍基础环境的搭建配置过程：
1、安装Ubuntu 18.04 （1）安装操作系统 从Ubuntu官网上下载最新的Ubuntu 18.04 LTS
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2024-07-24 10:14:56
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创建环境下载gpu版pytorch前言本篇文章是根据自己调试的过程所做的总结，主要目的是为了用gpu去跑深度学习的模型，所以需要下载pytorch的gpu版本，但是当中出现了很多错误，所以这里给出一版经试验成功的解决方案。GPU准备：下载CUDA,CUDNN这个主要是在官网上找到对应版本，许多之前的博主的方法都是一致的：第一步，是在桌面点击右键会出现NVIDA控制面板的选项，点击会出
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2023-11-23 20:37:23
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Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)一.Anaconda、tensotflow的下载及安装见以下链接：Windows下安装tensorflow（CPU + GPU）Win10下用Anaconda安装TensorFlowwin7系统 深度学习环境 anaconda+tensorflow+jupyter notebook轻松搭建tensorflow安装过
作者 | 小安与小编武林外传里佟掌柜有一句话，春天已然到来，而属于我的春天何时能够到来呢，小安如此“优秀”，怎么就是没有属于自己的另一半呢，刚巧在浏览GitHub时碰到一个预测自己会不会有女朋友的项目，觉得很有意思，于是特地与大家分享，用漫画的来讲！首先，数据集分为训练集和测试集，训练集一共有300个样本，每个样本包含四个属性，分别为“金钱”，“长相”，“身材”，“性格”。每个样本的每个
前前后后安装了不知道多少遍，从一个小白到现在pip命令用的贼溜，TM的终于弄好了； 开始学习tensorflow，看了网上博客，大多一个套路，今个咱整个不一样的，给还在安装环境的同学们参考一下我用的是pycharm（版本无所谓，我用的最新版）安装tensorflow或者tensorflow-gpu打开pycharm软件，File—Setting—Project Interpreter 首先在这里要
1 前言这是我一开始写的一篇安装教程:深度学习1-深度学习环境安装,有这一篇就够了!Anaconda-Python+Tensorflow2.0-GPU+Keras+Pycharm .总来的来说这一篇,也可以完成tensorflow2.0-GPU的搭建,但是有优化空间,不建议大家去看,有尤其是后面部分,一开始不懂,其实后面使用了pip 方式安装,这变成了原始python安装方式,等同于放弃
pycharm版本必须是专业版工欲善其事，必先利其器。 很多童鞋都是在本地编写和调试代码，然后再将代码通过某种方式传到服务器上，用vim修修改改然后运行。先不说本地和服务器手工维护和同步两份代码劳心劳肺，若不是对vim编辑文件得心应手也自然会费时费力。因此，强烈推荐写python的同学用pycharm远程链接远程服务器，下面具体讲讲如何连接。首先，说明，想要pycharm链接远程服务器，必须是pr
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2023-11-29 01:00:41
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一、前言本人大数据专业，最近在学习机器学习，想用自己的电脑跑程序，因此想研究一下tenforflow的使用1.CPU和GPUCPU就是中央处理器，常见的有AMD系列的R3、R5、R7和intel系列的i3、i5、i7、i9等等GPU是图形处理器，也是常说的显卡，常见的有NVIDIA的GT、GTX、RTX系列，也有AMD的和intel的。显卡区分集显（主板自带显卡）、核显（CPU自带显卡）、独显（独
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2024-07-31 19:20:16
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gprmax 3.0 安装、GPU配置与cmd、pycharm（或jupyter）运行gprmax详细教程0、引言1. 下载gprmax包2. 安装2.1 安装anaconda（添加至环境变量）2.2 更新conda2.3 安装git2.3 安装gprmax所需包2.5 安装microsoft visual c++20152.6 安装gprmax2.7 安装完成验证3. 注意3.1 注意3.2
—写在最前：请确保您的计算机符合深度学习最低配置；配置环境本身就是复杂的事情，希望各位能够钻研并坚持下去—请注意： （1）如果你的机子上在这之前已经安装了python，并且在pycharm中配置好了python环境，那么作者还是建议，卸载掉原来的python环境，因为博主曾经试过不卸载掉原来的python环境并且直接安装anaconda环境（可能是博主在安装Anaconda的时候没有勾选本文步骤3
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2023-12-11 09:19:29
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现在很多深度学习研究开源代码都会使用pytorch框架，原因之一就是在torch中，只要你定义好了一个module，你就可以轻易的用torch.distributed将其应用到单机多GPU或者多机多GPU的场景中，加速模型的收敛速度。但是在所有github项目的readme中，都是仅给出了如何在命令行模式下使用分布式的方法。对于需要在Pycharm或其他IDE进行调试的研究者就不太适用。环境 P
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2024-06-20 20:15:18
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目录一、下载CUDA1.2 安装CUDA1.3 添加系统变量1.4 安装测试1.5 安装cuDNN二、安装Anaconda2.0 Anaconda简介2.1下载Anaconda2.2 安装Anaconda2.3 Anaconda创建环境2.4 激活环境，配置paddle2.5 安装paddle2.02.6更换下载源三、安装Pycharm3.1 下载Pycharm3.2 安装Pycharm相关安装包
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2024-06-18 12:36:21
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目录一、前言二、正确的姿势1.安装torch-GPU2.安装easyocr3.验证劳动成果三、部分教程可参阅以下内容一、前言之前用过easyOCR进行图片文字识别，挺好用，而且还使用了GPU进行解算。时隔一年，居然在新电脑上重新搭建时，遇到了困难。因此写这篇日志记录自己的失败经历。之前的工程打开后，出现错误，二话没说，用pycharm的建议纠错功能，直接安装库，如下然后就悲剧了，虽然能运行起来，但
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2024-07-19 14:22:13
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我已经安装了Anaconda 23.11.0，按照以下步骤在Anaconda环境中使用PyTorch：创建虚拟环境（可选）：为了隔离不同项目的依赖，建议在Anaconda中创建一个虚拟环境。可以使用以下命令创建一个名为"myenv"的虚拟环境：conda create --name myenv激活虚拟环境：创建虚拟环境后，需要激活该环境才能使用其中的软件包。使用以下命令激活名为"myenv"的虚拟
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2024-10-19 08:30:49
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现在回头来看当时搭建环境水了点，更新一个在Windows上搭建tensorflow-gpu环境的方法,大概就用10分钟吧：首先下载清华miniconda镜像，https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 然后安装，安装好之后打开Anaconda Prompt,会出现终端界面，不要慌，终端界面很简单几乎不用敲指令，直接复制
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2024-03-19 22:06:19
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写在前面的注意事项！记得在每次搞新项目的时候先配置一个pytorch环境，或者复制已有的环境conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名之后可以 conda list一下（或者conda env list，查看是否新建成功），看看新环境的配置怎么样~首先，如果想使用GPU版本的pytorch，那就先判断自己电脑是否有NVIDIA（英伟达），有的话才能实现之后的GPU
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2024-03-08 09:28:14
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windows 10 下面安装tensorflow gpu版本和pycharm中使用
windows10 下面安装tensorflow-gpu很容易，但是在pycharm中使用可能会遇到些问题，这里记录下。1、首先需要安装anaconda，去官网下载对应的exe即可，按照默认安装，这个基本上没有什么影响。anaconda安装好在进行下面的步骤，这里ana
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2024-05-06 12:13:51
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说明：第一次接触GPU服务器，从GUP的环境配置到连接pycharm,最后跑通代码。这其中必然踩了坑，饶了路。希望此博客能让跟我一样的小白，少踩雷，少绕路。GPU服务器的环境配置安装xshell、xftp软件下载官网 跳转到免费下载链接-> xshell：配置环境用 xftp： 本地和服务器文件上传下载用打开Xshell，点击左上角“新建”.输入用户名和密码，如果是购买的云服务器，打开云服务
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2024-08-30 23:19:41
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