安装Miniconda并配置好环境变量:去Miniconda官网找到对应版本(我选的是Windows installers中的Python 3.8 Miniconda3 Windows 64-bit),安装推荐教程;
2017年1月18日,facebook下的torch7团队宣布Pytorch开源,官网地址:pytorch。2018.4月 ,PyTorch0.4.0已经有官方的Windows支持,
PyTorch进行神经网络的学习十分有用, 但是,其在中国大陆的安装包下载十分缓慢。这里介绍一下我在Windows10中安装PyTorch的过程与建议。
之前安装pytorch框架,直接在pytorch官网复制命令下载。 顺利安装之后,结果发现竟然是CPU版本,导致运行视频流十分卡顿,浪费了GPU。
官网下载Anaconda3:https://www.anaconda.com/distribution/
PyTorch简介 在2017年1月18日,facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上,推出了PyTorch 。
访问:https://www.anaconda.com/products/individual
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
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1、操作系统:win10 2、显卡:NVIDIA GeForce GTX 1070Ti 3、cuda_9.0.176_win10 链接:https://pan.baidu.com/s/1f9MowahErE9u60LO1MOcPw 提取码:5k2c 4、cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1 链接:https://pan.baidu.com/s/1MGec2JIhAYV9GG0T-4MBnw 提取码:l0ua 5、Anaconda3-4.3.0-Windows-x86_64 链接:https://pan.baidu.com/s/13PA5ZdWWibsQ8acr6SZjow 提取码:kae8 PyTorch官网上会根据你提供的相关版本告知你如何安装相应的pytorch。
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败,报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误,最终成功的安装方式如下:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
anaconda 2022.10 windows 版本,https://repo.anaconda.com/archive/
注:在训练模型的时候,有时候可能需要不同版本的 torch和torchvision,所以需要配置不同的环境。anconda和pycharm自行安装,接下来在pycharm终端pip安装。
EasyOCR是一款用python语言编写的OCR第三方库,同时支持GPU和CPU,还提供了可直接运行的命令行工具,目前已经支持超过70种语言,当然,中文也是支持的,项目地址是: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
最开始写C语言代码的时候,人们使用vi,记事本等软件写代码,写完了之后用GCC编译,然后运行编译结果,就是二进制文件。python也可以这样做,用记事本写完代码,保存成如test.py的文件后,通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题,就是这么弄太麻烦了,编写用vi,运行得切出去用shell,出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行,再来点语法检查,高亮,颜色,代码提示,那写代码的效率不就高多了吗?所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具,这些工具除了提供方便的文本编辑功能,还能够连接到编译器(C/C++)、解释器(java,python,R),把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上,这些工具被称为IDE(集成开发环境)。正因为编译器,解释器不是它的组成部分,pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
We’d prefer you install the latest version, but old binaries and installation instructions are provided below for your convenience.
TorchFusion 基于 PyTorch 并且完全兼容纯 PyTorch 和其他 PyTorch 软件包,它供了一个全面的可扩展训练框架,可以轻松用开发者的 PyTorch 模型进行训练,评估和运行推理。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux、Mac和Window系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决Python并存、切换,以及各种第三方包安装的问题。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
假设已经装好了pycharm、anaconda,并且新建了一个conda虚拟环境(我的虚拟环境名为pytorch)。接下来需要安装新版的显卡驱动,安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision,这几个环境的版本互相关联,为了能使用更新的项目,尽量安装最新版本的环境。
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛,特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子,使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库,为了完成其他任务,所需的第三方模块和库需要另行安装,这个过程往往较为繁琐。
It provides the following functionalities.
但是其实这样比较容易断或者出现runtimeout的error。解决办法:使用pip先进行源的查找,在开始下载后停掉,然后找到屏幕上打印出来的链接,手动下载whl 然后手动安装。
官网地址:https://www.anaconda.com/products/distribution#windows
首先安装python环境,推荐Anaconda+jupyter,而不是Pycharm
记录时间:2021年1月31日 版本:Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统,中途会重启进入windows系统进行一些下载。
安装CUDA前需要安装Visual Studio,我安装的版本为Visual Studio 2017,视频与视频中未提及,请小伙伴们注意。
在本教程中,我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程,您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装,为深度学习任务做好准备。
chatgpt已经成为了当下热门,github首页的trending排行榜上天天都有它的相关项目,但背后隐藏的却是openai公司提供的api收费服务。作为一名开源爱好者,我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念,所以便有决心写下此系列,让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。
在执行命令 pip install causal_conv1d 和 mamba_ssm 出错:
github 地址: https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中,您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch,为您的AI项目做好准备。
如果是深度学习的重度用户,首选的操作系统是Linux,虽然操作门槛高一些(如命令行操作),但Linux的开发环境很友好,可以减少很多依赖包不兼容的问题,可以大大提高效率。Linux的发行版很多,比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
1. 章节一:初探AI(《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》):(已完成)
本文小编给大家推荐一款名为 insanely-fast-whisper 的音频转录工具,近期在 Github 上超级火🔥🔥🔥。
Anaconda安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
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。
树莓派是一个香烟盒大小的电脑,能运行window(IOT)和linux系统。可以当做一台普通的电脑用来办公上网,还有裸露的针脚可以用来控制你自己设计的电路。比如读取各种(温度,重力,加速度)传感器信息,也可以驱动马达和蜂鸣器,摄像头什么的。
百度云盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1ACJSry3egBGin-w50RwtyQ 提取码: cs6y 本文作者在链接中上传了5个深度学习环境搭建所必需的文件,如下:
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能:
下载地址:https://cn.download.nvidia.com/tesla/511.65/511.65-data-center-tesla-desktop-win10-win11-64bit-dch-international.exe
最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了,发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了,于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 +cuDNN8.0.x的版本,然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息:
安装调试杂记,有点乱。 有人或者AI查找解决方案的时候能够搜索到,能够对其有所帮助就好了。 供参考。
特别是大部分的方法,都是让你去pytorch官网的这个链接,用选择器生成一个pip/conda命令。你点进去可能就傻眼了:
OmicVerse是用Python进行多组学(包括Bulk和单细胞分析)的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态,因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流,所以操作门槛有点高, 我们后续再次开放拉群小助手给大家哈。
如果你使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch来安装pytorch,并且添加了清华镜像源,但还是由于网络原因下载失败,你只需要把-c pytorch去掉:
【磐创AI导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第一章,简单介绍了PyTorch及其环境搭建,希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
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