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
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
转载
2023-09-01 10:56:45
2764阅读
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
转载
2023-11-23 20:37:23
30阅读
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
转载
2023-11-29 01:00:41
1026阅读
—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
转载
2023-12-11 09:19:29
753阅读
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
转载
2024-06-20 20:15:18
55阅读
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
转载
2024-06-18 12:36:21
2703阅读
点赞
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
转载
2024-03-19 22:06:19
0阅读
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
转载
2024-07-24 10:14:56
403阅读
目录 Pycharm版本分布为什么我的Pycharm不能新建flask项目应该选择什么样的Python解释器环境如何修改颜色方案如何修改字体如何关闭那些烦人的代码提示/语法风格检测/波浪线如何安装package为什么安装package很慢如何格式化代码如何创建一个自己的package这些自动补全你知道吗? Pycharm版本分布pycharm-professional专业版: 试用30天,收
转载
2024-08-22 12:38:54
94阅读
看了网上很多版本叫你安装gpu版本的pytorch后，自己写了一个比较简单的方法！步骤很少，而且不会出什么问题！不仅在虚拟环境，在你的最初的那个环境也可以这样安装！而且下载速度很快！亲测有效！torchvision安装也是同理！注意我的是安装了anaconda！安装方法可以参考：1.知道自己的cuda版本在cmd命令下输入：nvidia-smi 我的版本是11.4.2.查找cuda版本
0. 介绍之前的博客中简单讲到了gprmax3.0安装使用过程中的一些问题（点此进入），pycharm运行gprmax能避免cmd操作中反复复制粘贴的过程，便于模拟，对仿真数据量较大时特别有用，尤其是机器学习、深度学习所需大量数据的仿真，这篇博客主要介绍如何在pycharm中配置gprmax以及其使用方法欢迎交流：1593458764@.com特别说明：由于本人最近闲暇时间太少，不再提供免费安
转载
2024-03-15 11:31:53
541阅读
1,PYTORCH对应它的GPU，tensorflo对应它的GPU，还是可以共用GPU各自对应各自的GPU2,多个CUDA和cuDNN可以在一个电脑上共存吗？可以，查看如下链接：windows下同一个显卡配置多个CUDA工具包以及它们之间的切换_MIss-Y的博客cuda 工具包3，虚拟环境中可以使用GPU吗？如何使用在开始配置GPU环境开始之前，确保安装好了Anaconda，pycharmAna
转载
2023-10-08 15:43:28
21阅读
要配置Tensorflow的GPU版本，需要先配置好CUDA和cuDNN。由于我要配置Tensorflow的1.4.0版本，所以选择的是CUDA8.0和cuDNN v6.0版本。具体需要怎么选择可以参考下图(图片来源于博客：)： 在进入本文的步骤之前请先确保CUDA和cuDNN的正确安装。1、Anaconda的安装参考博客：这里我选择的是基于Python3.5的Anacond
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
***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
转载
2024-10-13 19:50:47
30阅读
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
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
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
转载
2024-08-30 23:19:41
97阅读
Windows下在pycharm中的tensorflow和cuda安装教程需要安装的软件：1、CUDA Toolkit： CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。（只有安装cuda才能让显卡支持tensorflow的运行） 2、cuDNN：是NVIDIA打造
转载
2024-05-06 20:45:12
179阅读
