Ubuntu 16.04, Python 2.7 安装 TensorFlow CPU ---- 安装 Virtualenv $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # for Python 2.7 创建 Virtualenv 环境 $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # for Python 2.7 激活 Virtualenv $ source ~/tensor
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Jupyter, 想必大家对这个项目都耳熟能详吧。因为能够实时交互、支持异构计算、部署简单、几乎无运维成本,所以得到了很多人的青睐。笔者的身边也有很多从事科学研究的人选择了 Jupyter 作为编写 Python 的工具,当然也有一部分人选择了 PyCharm。不过笔者还是比较喜欢 VS Code,简单的纯文本编辑功能,利用丰富的插件市场来添加各种想要的功能,无缝支持远程开发,简直就是理想中的编辑器了。但是,今天还是要来考虑一下 Jupyter,毕竟 JupyterLab 的服务功能也是非常强大的。
镜像是Docker三大核心概念中最重要的一部分,而Docker运行容器前需要本地存在对应的镜像,如果镜像不存在,Docker会尝试从默认的镜像仓库中下载(默认使用Docker Hub公共注册服务器的仓库),用户也可以通过配置来使用自定义的镜像仓库,笔者在前面就自定义了镜像仓库。
注意: base 与 studyNemo 的环境相互独立,并不互通,在不同环境中install的包不能相互使用
由于不同demo所利用的环境不同,因而大神们开发了Anaconda工具,其中已经安装好了很多包,并且使用conda来对这些进行管理。如此,便可以实现在电脑中存储多个互相不干扰的环境,使用编译器来分别利用这些环境创建不同的项目。
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序,允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码,包括Python,R,Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品,Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用,因为它允许您编写一小段代码,运行它并返回结果。
本文将从 GPU-Operator 概念介绍、安装部署、深度训练测试应用部署,以及在 KubeSphere 使用自定义监控面板对接 GPU 监控,从原理到实践,逐步浅析介绍与实践 GPU-Operator。
logrotate: linux上的日志工作, 可进行阶段/轮询/压缩/删除的动作
The Linux curl command can do a whole lot more than download files. Find out what curl is capable of, and when you should use it instead of wget.
Anaconda是专为数据科学和机器学习工作流程而设计的,是一个开源包管理器,环境管理器,以及负责Python和R编程语言的分发。
本文将指导您集成 LangChain 和 Google 的 Gemini LLM 模型,构建一个基于 PDF 文件的问答应用。
PyCharm 社区版(Free)对初学者来说功能已经够用了,下载安装即可,不需要Licences与破解操作,后面有需要用到专业版的功能时,在重新下载专业版,购买Licences(或破解)也不迟。
在该OS上再运行应用进程;而容器的应用进程直接运行在宿主的内核,没有自己的内核,也没有硬件虚拟,比传统虚拟机更轻便。
Ubuntu 18.04是一个长期支持(LTS)版本,LTS 版本每两年发布一次,而 Ubuntu 18.04 是自 2016 年以来的第一个长期支持版本。Ubuntun 长期支持版本可以获得 Canonical 官方长达五年的技术支持,这意味着在 2023 年之前所有用户都可以放心使用 Ubuntu 18.04 LTS。。本教程将展示如何将您的CVM从Ubuntu 16.04(Xenial Xerus)或Ubuntu 17.10(Artful Aardvark)升级到Ubuntu 18.04(Bionic Beaver) )。
在我们如今这个时代,相信大多数人都能明白数据的重要性,数据就是信息,而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。
曾作为忠实的果粉,对于macOS的喜爱是无可替代的,并不是秀优越,毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜,抛开硬件层面,苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆,给人一种贵的有理由的印象,咬咬牙还是可以搞一台的(疫情原因消费降级也能理解)。但是,近两年“巨硬”Microsoft发力了,将用户体验终于摆放到了合适的位置,把软件和硬件的结合做了大量的优化,再回到Windows上作为日常使用的主力机器,突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验,经供参考,愿为各位科研生活提供便利。
格式:docker [image] pull NAME[:TAG] 例如:获取一个Ubuntu18.04系统的基础镜像:$ docker pull ubuntu:18.04 如果不显式指定TAG,则默认会选择latest标签,image指定镜像源,一般不用 pull子命令支持的选项:
本指南(以及文档中的大多数其他指南)使用Jupyter 笔记本,并假设读者也使用 Jupyter 笔记本。Jupyter 笔记本非常适合学习如何使用 LLM 系统,因为事情经常可能会出错(意外输出、API 关闭等),而在交互式环境中阅读指南是更好地理解它们的好方法。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:jupyter notebook 主题自定义 ---- jupyter notebook 主题自定义 1.jupyterthemes 的安装 2.jupyterthemes 内容与用法 2.1 JT Customizable Features(可自定义的部分) 2.1.1 plotting style 2.1.2
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
OpenSIPS is an Open Source SIP proxy/server for voice, video, IM, presence and any other SIP extensions.OpenSIPS is a multi-functional, multi-purpose signaling SIP server used by carriers, telecoms or ITSPs for solutions like Class4/5 Residential Platforms, Trunking / Wholesale, Enterprise / Virtual PBX Solutions, Session Border Controllers, Application Servers, Front-End Load Balancers, IMS Platforms, Call Centers, and many others – see the full Set of Features.
将 Ubuntu 服务器从 18.04 升级到 20.04 , 在执行 do-release-upgrade 时提示无法检查新版本, 完整的错误信息如下:
孔矾建,腾讯高级工程师。多年云原生技术实践经验,聚焦容器镜像与存储领域,负责腾讯云容器镜像仓库产品开发,Harbor 社区 Maintainer,《Harbor 权威指南》联名作者。 前言 愿景与现实 早在1995年,就有“write once and run anywhere”(WORA,编写一次即可在任何地方运行)用于描述 Java 应用程序。时过20年,Docker 高声喊出了自己的口号——“Build Once, Run Anywhere”(一次构建,随处可用)。 愿望是美好的,然而,现实总比理想
选择版本 8 ,设置密钥(HMWJ3-KY3J2-NMVD7-KG4JR-X2G8G),设置SA密码。
入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio,并详细阐述每种方法的使用入门指南。
基于 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
在[[133-R工具指南24-vscode在ipynb中使用R远程开发]] ,我们通过ipynb 这一文本来进行开发。此外,python 也是该文件常用的格式。
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础,知道列表、字符串、函数等的用法。 Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看
当初倒腾 Ubuntu 18.04 的时候积攒了一些美化经验, 但是一直没有将其系统整理归纳. 暂借这次升级系统的机会, 重新记录一下 Ubuntu 的美化流程.
1 获取镜像1.1 命令格式docker pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/]仓库名[:标签]1.2 参数说明使用docker pull --help可以看到使用方法:noamanelson@noamanelson-Virtual-Machine:~$ docker pull --helpUsage: docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST]Download an image from a registryAliases: d
这几天,我花了一些时间,装系统,装软件,进行系统设置,搭建了一套令我比较满意的深度学习环境。下面就介绍一下我的深度学习软件配置。
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本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤,然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后,提供了一些示例和常见问题解决方法。
以下代码适用于jupyter notebook~由于我自己也是边学边做的,有可能有一些地方的代码是错误或者有问题的~
pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
生信开发人员最头疼的问题,可能就是平台搭建和软件安装了。部署和迁移上要费很大力气。本文讲述使用docker制作一个镜像,后续通过导入自己定制的镜像,复制文件完成分析流程的部署和迁移。
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Ubuntu 18.04 版本已经发布,并得到各个社区的一致好评,因为 Ubuntu 18.04 可能是 Ubuntu 多年来最令人兴奋的版本。
获取国家统计局下载各省年度 GDP 数据,直接上传文件比较四个直辖市 GDP 数据
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
以下介绍的两种编辑器可二选一使用,也可以结合使用PyCharm 下载 进入官网:https://www.jetbrains.com/pycharm/ 下载社区版(免费) 1-下载pycharm.jpg 安装 设置安装路径(避免出现中文和空格) 2-设置安装路径.jpg 根据自己的需要勾选 Create Desktop Edition:创建桌面快捷方式 Update PATH Variable (restart needed):更新环境变量,可以在命令行中启动PyCharm Update Context Me
在本篇文章中,我们将会介绍TensorFlow的安装,TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。
在CMD控制台进入Jupyter notebook之前,先激活安装了该模块的配置环境,再启动jupyter notebook,问题完美解决。
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