关于python的集成环境，我一般Anaconda 和 winpython 都用，windows下主要用Winpython，IDE为spyder（类MATLAB界面）。winpython脱胎于pythonxy，面向科学计算，兼顾数据分析与挖掘；Anaconda主要面向数据分析与挖掘方面，在大数据处理方面有自己特色的一些包；winpython强调便携性，被做成绿色软件，不写入注册表，安装其实就是解压
vLLM 对 PyTorch 版本有特定的兼容性要求，版本不匹配是导致 vllm 问题的最常见原因。
PyTorch+YOLOv5环境搭建软硬件要求1. PyTorch RequirementsNVIDIA CUDA 9.2 or aboveNVIDIA cuDNN v7 or above对应的最低GPU运算能力和驱动版本为：GPU Compute Capability >= 3.0Compatible Driver Version >= 396.26PyTorch版本：官方推荐的最低
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2024-01-10 22:55:58
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文章目录HuggingFace TransformersTokenizerModel下游任务 HuggingFace Transformers使用BERT和其他各类Transformer模型，绕不开HuggingFace提供的Transformers生态。HuggingFace提供了各类BERT的API（transformers库）、训练好的模型（HuggingFace Hub）还有数据集（da
在使用 PyTorch 进行深度学习开发时，一个常见的问题是“PyTorch安装也需要Python版本对应”。本文将记录解决此问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用的介绍。
## 环境准备
在开始之前，需要确保你的软硬件环境满足要求。以下是必要的软硬件评估。
**软硬件要求**：
- 操作系统：Windows / macOS / Linux
- Pyt
最简单的线性回归这里MSELoss是求均方误差的，其用来反应估计量与被估计量之间差异程度。定义优化器中传入的第一个参数model.parameters()是为了告诉优化器哪些tensor需要去梯度下降来优化的，这个parameters会检查model里的所有成员，如果这些成员里有相应的权重，就都会把它们加入到训练的结果里，这里的model里只有一个linear的w和b。 最简单的逻辑斯蒂回归(s
# 卸载 PyTorch 并重装 CUDA 版本的详细指南
在进行深度学习时，PyTorch 和 CUDA 是两个极其重要的工具。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，而 CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台，它能让我们利用 GPU 进行加速计算。有时，我们可能需要卸载当前版本的 PyTorch 并重新安装一个与新的 CUDA 版本兼容的 PyTorch。这篇文章将详细介绍这个过程
目录一、安装pip3二、安装pytorch三、安装torchvision系列文章大家好，很开心又见面了，这次接着上篇博客，为大家详细介绍在Jetson TX2中搭环境的方法。一、安装pip3首先要知道Jetson TX2板卡的系统中自带python3.6，无需再装，那么为了使用pip命令，我们先进行pip3的安装，打开命令行终端（Ctrl + Alt + T），输入下面的代码sudo apt-ge
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2024-05-11 16:15:53
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对于大多数用户，我推荐使用方法一# 在虚拟环境中这是获取 vLLM 最新每日构建版本最可靠、最直接的方法。
# 安装GPU版本PyTorch前需卸载CPU版本吗？
在深度学习的世界里，PyTorch是一个非常流行且强大的框架。它的灵活性和易用性吸引了许多开发者和研究人员。然而，对于新手用户来说，在安装PyTorch时常常会遇到各种问题，其中一个常见的问题就是：安装GPU版本的PyTorch时，需要先卸载已经安装的CPU版本的PyTorch吗？
## 1. PyTorch的CPU和GPU版本
首先，
PyTorch 的数据增强我们在安装PyTorch时，还安装了torchvision，这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块：
torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法
torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist、CIFAR-10、Image-Net 等
torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模
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2024-08-26 10:16:55
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有GPU的条件下用conda安装pytorch在有GPU的条件下用conda安装pytorch检查是否有NVIDIA GPU安装pytorch安装anaconda利用conda或者pip安装pytorch镜像加速在虚拟环境中安装pytorch安装前的准备工作确定自己显卡的算力更新一下显卡驱动确定自己的可选择CUDA Runtime Version去官网安装再次强调小技巧：添加镜像加速 在有GPU
一、开题依据 MES是属于生产车间级的管理信息系统。作为生产与计划之间的信息“集线器”，MES 主要包括以下功能模块：工序详细调度、资源分配和状态管理、生产单元分配、过程管理、人力资源管理、维护管理、质量管理、文档控制、产品跟踪和产品清单管理、性能分析和数据采集。[1] MES架构的智能化改进可以在以下方面提升企业的管理水平： 透明化生产：通过实时的数据采集，及时了解车间的生产情况以及质量状况，将
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2023-11-19 13:10:21
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# 如何确认PyTorch与Python版本的兼容性
PyTorch是一个流行的深度学习框架，许多开发者和研究者在其项目中使用。但是，选择正确的PyTorch版本和Python版本之间的兼容性是非常重要的。本文将为刚入行的小白介绍如何安装PyTorch并确认Python版本的兼容性。
## 安装PyTorch的流程
为了顺利安装PyTorch，您需要遵循以下步骤，并确保Python版本与Py
【代码】pip install 最新预编译版本的 vllm。
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/
vLLM 是一个快速且易于使用的库，专为大型语言模型 (LLM) 的推理和部署而设计。
vLLM 的核心特性包括：
最先进的服务吞吐量
使用 PagedAttention 高效管理注意力键和值的内存
（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件）本文基本逻辑是：一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDA toolkit是CUDA的工具包，
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2024-06-12 22:10:23
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## PyTorch的安装与卸载流程
### 概述
在开始教给小白如何安装和卸载PyTorch的GPU版本之前，我们先来了解一下整个流程。下面的表格展示了PyTorch安装与卸载的流程。
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确认是否已安装CPU版本的PyTorch |
| 2 | 卸载CPU版本的PyTorch |
| 3 | 安装GPU版本的PyTorch |
原创
2023-09-12 12:01:12
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一、什么是Pytorch Pytorch的官网：https://pytorch.org/ PyTorch是一个较新的深度学习框架。从名字可以看出，其和Torch不同之处在于PyTorch使用了Python作为开发语言，所谓“Python first”。一方面，使用者可以将其作为加入了GPU支持的numpy，另一方面，PyTorch也是强大的深度学习框架。二、Pytorch与TensorFlow对比
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2024-04-26 05:42:33
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架构 下载模型(modelscope) -> vLLM (推理框架) -> openWeb UI uv python管理工具 source .venv/bin/activate （要激活才能够直接当命令行用）这个很重要！！ pip install uv uv init source .venv/bi ...
