这个错误大概是 numpy-1.21.2 与 Python3.10 版本不匹配导致 ;
文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- 首先 , 更新 pip ; 执行如下命令 : /usr/local/bin/python3 -m pip install --upgrade pip 执行结果 : octopus-2:~ octopus$ /usr/local/bin/python3 -m pip install --upgrade pip Requirement already satisfied: pip in /Library/Frameworks/Python.fram
pytorch报错RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ... exited unexpectedly
参考https://docs.anaconda.com/anaconda-scale/cloudera-cdh/
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件,选择 Python 3.7 版本。
本人Mac,但是不是nividna的显卡,所以装不了g pu版本的,虽然自己电脑也带g pu。
此环境搭建是OpenCV的python(一下简称py)开发环境搭建,建立在py3的环境和语法上实现的。 windows系统搭建 系统环境:windows 10 + python 3.6 + OpenCV 3.4.1 一、安装python python的安装之前在python自学笔记的项目中描述了,在这不做重复说明,有需要的朋友,点击查看:python环境安装 二、安装numpy模块 根据上文提示,现在我们已经正确安装了python和pip(安装和管理python包的工具),在正式安装OpenCV之前,
channels是conda下载包的镜像网站,通过如下命令可以查看已有的channels
使用conda,如果没有conda环境建议从这里安装miniconda,选取对应的系统,选择较新的版本。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Distribution
这期是和半月刊一起在出,本来的想法是,使用Python构建一个可以自动整理文献的工具
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? AI 研习社获知,并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Dis
在进行科学计算或深度学习等任务时,我们经常会使用一些优化库,如Intel Math Kernel Library (MKL)。然而,有时在运行程序时可能会遇到以下错误信息:Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll。这个问题通常是由于MKL库文件无法正确加载导致的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
Wix的xml配置确实很费劲,忍不住有点像吐槽一下,前四篇完成的功能在Windows Installer中通过配置能很快的弄出来。可惜有很多加了锁的功能在InstallShield Limited Edition 版本中是用不了的。 但基本满足安装需求了。按照这个目录(下图)一个一个去配,配出来的也像样了(这里就不说了)。但是无法定制行为,以及打补丁等。wix又是一个极端,完全依赖xml。这两天想解决自动检测.net framework版本没有就自动安装的功能和注册dll的就很费劲。 在Windows Installer中分别在Redistributables和Registry中设置就行了,特别是注册,可以直接把目录从你自己的电脑上拖过来。但今天要讲的,就是wix中的Bootstrapper 项目,制作一个捆绑安装程序,也是Windows Installer中没有的。将多个需要安装的文件,按照顺序一次性装完。
在介绍爬虫及爬取网页或图片之前,大家需要知道如何使用pip快速方便的安装第三方Python库。
在使用anaconda python环境过程中你会发现使用conda下载包的速度非常的慢,因为使用的是国外的服务器,所以这里要设置为国内的镜像。使用下面的配置命令即可:
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
最近在训练大规模数据时,遇到一个【添加复杂数据增强导致训练模型耗时长】的问题,在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后,我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化,并且详细总结了一些经验,分享此篇文章和工程,希望与大家多多交流。
由于历史原因,python长期存在两个版本,python 2和python 3,而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力,普遍转向Python 3,但Python 2仍然像打不死的小强,顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本,python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃,各种python库也在不停的向前发展,不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬,比如发布了一个项目到github,会有读者过来问,为什么代码在我这儿出错?
Caffe框架下载地址:https://github.com/BVLC/caffe
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,本文采用的是CUDA 7.5版本。下载安装之后,需要配置环境变量,编辑/etc/profile',添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题,虽然现在TF很是受大家的喜欢,但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路,网上也有很多教程,我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题,可以给那些初学者一些建议,希望采纳,如有不对之处,望指正,谢谢! 第一部分:Ubuntu14.04桌面版下载及安装(我是通过U盘安装的,我用工具是UltraISO--特别好用,网上有很多教程,这个不用太过于详细书写) 第二部分:nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
在此前的研究中,作者在 Matlab 社区发起讨论:如何能够使得 Matlab 在 AMD Ryzen/TR CPUs 使用快速代码路径,从而使得性能提升 250%?
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题,所以我有必要给粉丝测试一下:
torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始;
假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本,另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本。虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境,但是这会消耗比较大的资源,因为我们并不需要重新构造一整个系统。因此python也提供了一种更加优雅的解决方案:使用virtualenv来构造一个虚拟的python库的环境,这里面我们可以定制化自己所需的python依赖的版本。比较详细的virtualenv使用方法可以参考官方文档,这里我们仅做一些简单的使用方法的介绍和演示。
1. https://www.python.org/downloads/ 版本自选。
本文将介绍一个目前十分流行,且用于众多Python项目中依赖管理和打包的工具,包含基本的安装与使用。
笔者在运行 import tensorflow as tf时出现下面的错误,但在运行import tensorflow时没有出错。
近期 Meta 发布了最新的 Llama3 模型,并开源了开源代码。Meta Llama 3 现已推出 8B 和 70B 预训练和指令调整版本,可支持广泛的应用程序。
借助So-vits我们可以自己训练五花八门的音色模型,然后复刻想要欣赏的任意歌曲,实现点歌自由,但有时候却又总觉得少了点什么,没错,缺少了画面,只闻其声,却不见其人,本次我们让AI川普的歌声和他伟岸的形象同时出现,基于PaddleGAN构建“靓声靓影”的“懂王”。
通过使用 tar 文件导入任何 Linux 发行版,可在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 中使用该发行版(即使它不在 Microsoft Store 中提供)。
这是我写Ng的dp作业做的准备,好像需要安装特定版本的tensorflow 根据https://blog.csdn.net/ccgcccccc/article/details/89058445的配置要求来配置文件
到目前为止,您应该能够使用 NumPy 编写小型实现。 在整个章节中,我们旨在提供使用其他库的示例,在本章中,我们应退后一步,看看可以与 NumPy 一起用于项目的周围库。
参考: paddle安装指导 torch安装指导 TensorFlow 2.x GPU版在conda虚拟环境下安装步骤 pip/conda导出 requirements.txt 注意事项 pip安装pytorch1.10.1+paddlepaddle-gpu2.2.1+cuda10.2+cudnn7.6.5
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
使用 pip freeze > ./requirements.txt 导出 requirements.txt 发现很多包没有版本号,而是 @ file:///
下载对应版本repo文件, 放入/etc/yum.repos.d/(操作前请做好相应备份)
目前我看官网主要推荐docker 方式了,那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是docker 的居多【官方给出了一个教程】,我们也要与时俱进。
之前分享过一个 qiime2 studio 图形界面的笔记(QIIME2图形界面版(Q2STUDIO)),是 qiime2 团队自己造的轮子,不过最近 qiime2 团队好像转向了利用 galaxy 轮子QIIME 2 2021.4 发布(qiime2 支持 galaxy 啦),还把官方的宣传和安装视频转载到过公众号,不过之前没有加字幕,看起来还是有点困难的,重新加了中英文字幕并校对了下。
WSL2是Windows Subsystem for Linux的第二个版本,它允许在Windows操作系统上运行本地Linux应用程序。相比于WSL1,WSL2采用了全新的虚拟化技术,使得Linux内核可以直接运行在一个轻量级的虚拟机中,从而提供更好的性能和更高的兼容性。
conda 是一个开源包和环境管理系统,能够跨平台运行,在 Mac、Windows 和 Linux 上都可以运行。如果你还没用过 conda,我推荐你立刻开始使用,因为它会让管理数据科学工具变得更轻松。
win10下ROS2,更新并不快,要点体会: 功能包不全 节点启动速度明显比Linux慢 闪退现象多 但能用……真的能用…… 详细过程如下,仅供参考 ********************************************************************** ** Visual Studio 2019 Developer Command Prompt v16.9.3 ** Copyright (c) 2021 Microsoft Corporation ***********
这篇文章来源于MindSpore仓库中的一个Issue,简单描述问题就是,如果你用MindSpore开发了一个python软件供别人使用,那么很有可能涉及到编译构建的问题。但是如果直接使用编译好的whl包去运行的话,就有可能出现一个跟Jit即时编译有关的报错,这里Jit在其他的一些模块中也会被使用到,比如Vmap函数和Grad函数等。
因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢,因此我把conda的环境备份好,到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 , 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中。
前一阵子买了个新的笔记本电脑,幻13-3050TI-1T版本,全能本,CPU是8核心16线程的标压版AMD锐龙9-5900HS,显卡是NVIDIA-3050TI,重量和macbook差不多,都是1.4kg,便携、可以改变形态。
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