最近在学沐神的d2l，记录一下自己安装GPU版本pytorch的过程和心得。 如果你是python初学者，甚至都没有安装过python，anaconda都没关系，跟着下述步骤就可以安装好gpu版本的pytorch 整个安装过程，我们只需要下载这些东西。进展顺利的话，只需要下载图上的一部分文件。一、安装miniconda我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关
为了在虚拟环境中指定不同的 Python 版本，成为我在日常开发中经常遇到的挑战。在项目开发过程中，长期使用单一的 Python 版本可能导致对某些软件包的依赖问题，甚至影响项目的兼容性及功能。因此，理解怎么创建一个使用特定版本 Python 的虚拟环境（venv）显得非常重要。
以下是处理“venv 指定 Python 版本”的具体过程：
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flowchart TD
在Kubernetes (K8S) 中使用 Python 虚拟环境 (venv) 指定版本是非常常见的需求。Python 虚拟环境可以帮助我们在同一台机器上管理多个 Python 项目，并确保项目之间的依赖不冲突。本文将详细介绍如何在 K8S 中使用 Python 虚拟环境，同时保证指定版本。
### 操作步骤
首先，我们来看一下在 K8S 中使用 Python 虚拟环境指定版本的整体步骤：
原创
2024-04-29 11:03:48
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创建虚拟环境:env1virtualenv，venv都可以创建虚拟环境，venv是python3独有内置，virtualenv需要单独安装（也适用于python2）。 virtualenvwrapper是为了让virtualenv使用起来更加方便。（我把它放在最后面，不想用就忽略）venv是python3独有的（步骤2.1不适用于python2），不需要安装。安装virtualenv: pip3
# 使用 PyCharm 创建指定版本 Python 虚拟环境
在 Python 开发中，使用虚拟环境（venv）来管理项目的依赖是一个重要的最佳实践。虚拟环境可以确保每个项目都有自己独立的依赖库，避免了不同项目之间的库版本冲突。PyCharm 是一个功能强大的集成开发环境（IDE），它提供了便捷的方式来管理虚拟环境。本篇文章将教你如何在 PyCharm 中创建一个指定版本的 Python 虚拟
原创
2024-09-11 05:32:44
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在开发python应用程序的时候，系统安装的python3只有一个版本：3.4。所有的第三方的包都回被pip安装到python3的site-packages目录下。如果我们要要同时开发多个应用程序，那这些应用都共用一个python，就是安装在系统的python3。如果应用A需要jinja 2.7，而应用B需要jinja 2.6怎么办?这种情况下，每个应用需要各自拥有一套“独立”的python运行环
文章目录目的venv激活环境安装第三方包生成requirements.txt退出环境结语 目的最近想搞个Python项目，但知道默认pip安装的包都是全局的，这对一个项目的长期维护并不友好，也可能是写前端写惯了，喜欢独立的运行环境，所以先搞个虚拟环境出来。顺便说一下，几年前我用过pipenv，不过更新包有时候很慢，要算很久，这次不用了，直接原生方法搞。venv官方文档地址：https://doc
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2024-08-13 16:48:16
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一、背景我们经常会遇见这样的场景：1、各个项目使用的python版本不相同由于Python的解释器版本众多，各版本之间差异非常大。特别是python2和python3，互不兼容。有些项目可能用的python2.7，有些项目可能用的是python3.6，有些则使用的3.8等，但是它们却需要运行在同一个服务器环境中。（docker除外，docker容器可以隔离不同的项目环境。）2、系统依赖自带的解释器
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2024-08-16 22:32:51
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# 在Ubuntu上使用Virtualenv创建指定Python版本的虚拟环境
在软件开发过程中，尤其是Python开发中，虚拟环境的管理显得尤为重要。虚拟环境可以让开发者在不同的项目中使用不同版本的库和依赖，避免版本冲突的问题。本文将介绍如何在Ubuntu系统上使用Virtualenv工具创建一个指定Python版本的虚拟环境，并通过示例代码进行详细说明。
## 什么是Virtualenv
在Python中，代码可能依赖特定版本的包，如果代码a和代码b依赖包c的不同版本，这个时候就会导致 a 和 b 无法共存，也就是 a 和 b 存在冲突。用 venv 解决办法就是，创建 2 个不同的虚拟环境来分别存放 a 和 b，这样就可以解决问题了。以这个问题为例，简单说明如何使用 venv，需要特别说明的是：venv不能解决不同版本python的依赖问题，即 venv 只能解决同一 pytho
我们学习计算机知识时，经常听到「定点数」和「浮点数」，它们之间有什么区别？平时说到整数，我们就说它是一个定点数，说到小数，就说它是一个浮点数，这种说法是正确的吗？这篇文章，我们先来看一下，「定点数」究竟与整数和小数有什么关系。什么是定点数？要想理解什么是「定点数」，首先，我们需要理解「定点」究竟是什么意思？我们都知道，数字既包括整数，又包括小数，而小数的精度范围要比整数大得多，所以如果我们想在计算
教程目录1、virtualenv简介2、virtualenv安装3、virtualenv使用1、创建管理目录2、创建环境3、激活环境4、退出环境5、删除环境 1、virtualenv简介在python开发中，我们经常会遇到一种情况，就是不同的项目依赖的python版本不同，这样就会造成环境冲突，virtualenv（虚拟环境）就是解决这种情况的。virtualenv通过创建一个虚拟化的pytho
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2024-06-02 23:07:36
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virtualenv介绍在python开发中，我们可能会遇到一种情况，就是当前的项目依赖的是某一个版本，但是另一个项目依赖的是另一个版本，这样就会造成依赖冲突，而virtualenv就是解决这种情况的，virtualenv通过创建一个虚拟化的python运行环境，将我们所需的依赖安装进去的，不同项目之间相互不干扰，如下所示。windows下安装通过pip来安装pip安装virtualenv：pip
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2024-07-22 19:46:34
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作者：IgorSusmelj 导读 PyTorch1.0之后，越来越多的人选择使用PyTorch，今天给大家介绍一个github项目，作者通过自己使用PyTorch的实际工程经验，总结出了一套非常有用的使用PyTorch的最佳实践，涉及到使用PyTorch的方方面面，看了之后非常有收获！不是PyTorch的官方风格指南。本文总结了使用PyTorch框架进行深度学习的一年多经验中的最佳实践。请注
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2024-09-16 22:00:47
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在使用Python的深度学习框架PyTorch时，指定pip安装特定版本有时可能会引发一些问题。这篇博文将详细记录解决“pip指定pytorch版本”问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及常见错误及其解决方案。
首先，以下是环境配置的思维导图，帮助我们理解安装PyTorch的依赖关系和过程：
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mindmap
root(Pip指定PyTor
本文总结了一些小白在使用Anaconda/venv虚拟环境部署项目时的常见坑，遇到了此类问题的读者可以对照排错，节约时间。*本文并不致力于介绍Anaconda / venv，也不会详尽罗列其特性、从而比较其优劣；只是在有必要的时候简单提及相关特性，准备1.首先要确认项目的依赖项：有哪些包，每个包的最低要求版本。2.Anaconda 或 venv：这里需要注意的问题，conda安装的包版本往往比pi
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2024-08-03 15:26:30
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搭建环境系列文章第一章 【精选】windows系统下使用pycharm安装2023年最新pytorch 文章目录搭建环境系列文章第一章 【精选】windows系统下使用pycharm安装2023年最新pytorch前言一、pytorch简介二、检查是否有NVIDIA显卡三、环境搭建步骤1、GPU版1.1、NVIDIA驱动安装1.2、cuda程序安装1.3、cudnn程序安装1.4、anaconda
Windows环境下：windows下通过指定python安装包指定采用的python版本：virtualenv testenv --python=C:\Python27\python.exewindows下的virtualenv使用见像风一样自由的博客。Linux环境下：PYTHON_EXE的获取：下载解压python3.5tar Jxvf Python-3.5.0.tar.xz安装过程设置虚
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2024-08-20 22:37:47
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由于实验室公用的实验服务器采用这种形式来创建个人虚拟环境，被迫了解了一下相关知识。（其实使用anoconda来创建个人环境用的也挺舒服的。tips：目前python虚拟环境管理工具主要有Virtualenv、venv，其中前者主要对应python2，后者主要对应python3版本。此外conda（也是比较好用的工具本文主要介绍venv的在linux（ubantu）上的使用：步骤：1.首先确定你所需
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2023-10-02 11:41:40
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作者丨bee君
最近几天，后台几个小伙伴问我，无论pip还是conda安装
pytorch 都太慢了，都是安装官方文档去做的，就是超时装不上，无法开展下一步，卡脖子的感觉太不好受。
这些小伙伴按照pytorch官档提示，选择好后，
完整复制上面命令
conda install pytorch torchvision cudatoolki
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2023-11-17 15:02:57
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