Anaconda安装+在Pycharm中配置+安装Tensorflow-gpu1.安装anaconda下载anaconda一步步按照默认设置安装anaconda2. 安装pycharm默认安装配置解释器3.安装tensorflow-gpu3.1首先查看一下自己的NVIDIA所支持的最高版本的cuda3.2换源3.3更新Anaconda--做了之后失败，不做反而成功。3.4 安装tensorflo
1、安装基本环境 需要的基本环境有python3.x的解释器、pip包管理工具以及pipenv虚拟环境管理工具。 我们安装了python后，pip包管理工具会自带安装，pipenv虚拟环境管理工具我们使用pycharm即可，无需使用python自带的。 python解释器下载地址如下：https://www.python.org/getit/ 默认安装即可。2、安装pycharm 安装
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2024-10-29 11:21:37
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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
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2024-08-22 12:38:54
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深度学习-一文搞定Pytorch环境配置 文章目录深度学习-一文搞定Pytorch环境配置前言Python解释器和Python库安装Anocanda并创建虚拟环境选择合适的GPU配置安装Pytorch库通过Pycharm使用并且验证环境是否安装成功软件之间逻辑与关系 前言最近开始学习Pytorch，贸然安装怕遇到许多坑，于是在B站大学上了解的详细的安装过程，参照的是土堆哥的视频，讲的也是通俗易懂，
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2024-08-20 17:59:29
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为什么要使用共享内存呢，因为共享内存的访问速度快。这是首先要明确的，下面详细研究。 cuda程序中的内存使用分为主机内存（host memory） 和 设备内存（device memory），我们在这里关注的是设备内存。设备内存都位于gpu之上，前面我们看到在计算开始之前，每次我们都要在device上申请内存空间，然后把host上的数据传入device内存。cudaMalloc（）申请的内存
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2023-11-14 09:57:13
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多首先，先来了解一下GPU与CPU的区别，如图 可以看到CPU（Central Processing Unit，中央处理单元），由Control（控制台），ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑计算单元），Cache（高速缓存），而GPU（Graphic Processing Unit，图形处理单元）也是由相同的部件组成，但GPU的计算单元远比CPU多，这就决定了GPU适合大量
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2024-03-27 06:41:51
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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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文章目录系列文章目录前言一、存储器和内存二、矩阵点积矩阵乘法总结 前言像之前的文章，也只能说讲了一下简单应用，其实离实际应用还有很大距离，这篇再细讲讲存储器和应用示例一、存储器和内存 图中所示为GPU中的存储结构，L1 、 L2为缓存区域，全局内存访问很慢，但所有位置都可以访问。共享内存访问比全局内存快100倍左右，但是是块内可访问，不同块之间的共享内存不同。 本地内存访问也很快，但是只有64kb
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2024-06-19 09:49:14
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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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01. 恢复 PyCharm 的初始设置PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyCharmxxxx.x 目录下的，xxxx.x 表示当前使用的 PyCharm 的版本号如果要恢复 PyCharm 的初始设置，可以按照以下步骤进行：关闭正在运行的 PyCharm
在终端中执行以下终端命令，删除 PyCharm 的配置信息目录：$ rm -r ~/.PyCharm2016.3
1、查看服务器GPU内存使用情况命令行：watch -n 1 nvidia-smi 图片显示的情况，页面每隔1秒会刷新页面。2、Tensorflow使用多个GPU时的分配方法方法一：在命令行中输入CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py方法二：在代码中加入import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "
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2023-09-18 15:41:21
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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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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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阅读本文您需要了解 Linux 的基本操作，以及一些基本的网络知识。众所周知，文明 6 的联机体验有时直让人想国粹，不过其联机的游戏性确实又还不错。于是在消耗若干小时的迭代体验后我打算记录下一些体验与最终选定的方案供大家参考。文明 6 的局域网联机实现方式在谈论联机方式之前，我想先谈谈文明 6 局域网联机的实现方式。简单用 WireShark 抓包看看，我们可以得知，其采用了发送广播包的方式寻找
原创
2022-08-02 06:31:20
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打开pycharm，file ---Settings---Editor---file and code templats----Python Scripts：# -*- coding: utf-8 -*- # __author__:Muyao # ${DATE} ${TIME}font：设置代码字体大小
原创
2023-03-08 02:10:32
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作者|阿里云智能事业群技术专家 车漾根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式，将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了 GPU 资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要的容器集群服
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
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2024-03-15 11:31:53
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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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# PyCharm设置默认Python：全面指南
在当今的编程世界中，Python因其简洁易用而备受欢迎。作为Python的一个强大集成开发环境（IDE），PyCharm为开发者提供了许多便捷的工具和功能。通过正确设置默认Python版本，开发者可以确保每次新项目都能使用所需的Python解释器。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在PyCharm中设置默认Python，并包含一些代码示例、甘特图和
