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。
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。
今天想在树莓派上装个tensorflow 想直接去清华源下载 结果发现清华源只支持到tensorflow1点几的版本 于是直接去网上下载轮子 通过VNC放到桌面上 然而当我准备pip install 的时候 它竟然又去网上下载 还是国外网站(因为清华源没有) 下载很慢,等了半个小时 进度条快满了,结果报错time out 花费了几小时查找资料 无果 正想放弃时候 看到了这篇文章 链接: https://blog.csdn.net/weixin_46973343/article/details/105467236. 原来要开启linux的管理员root的权限才可以这么操作 不得不吐槽Linux在执行这步的时候不提示 实在太坑了 浪费了我一晚上 终于安装上
服务器是腾讯云的低配,已经吃灰好久,只放了公交的api,最近还被黑了,重装了系统,放着也是放着,打算拿来学习docker。
以后文章更新在 https://oldpan.me 国内pip源:清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
清华源地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
国内pip源:清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
首先把服务器的软件源,从官方源换成清华源,之前刚更新的时候清华源还没有更新,修改源的路径为
安装很慢的原因 选择 高级选项里的exp install安装时,去掉安全源更新。因为安全源是国外的。你选了国内镜像也是从国外下载的。
例如:ubuntu.kail.deepin.deebin.centos.等等等 内核小,运行速度快,但是在图形界面上劣势于win10。命令行界面是它一大优点,通过命令行就能快速完成许多在图形界面需要很多时间才能完成的事情.所以有很多人都在使用Linux来运维服务器。
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法(Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1)
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说centos7通过wget安装tomcat9「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
1.进入官网下载jieba包,解压放在E:\Anaconda\package\pkgs 2.win+R prompt 进入Anaconda Prompt 3.conda install jieba 4.conda list 显示存在jieba,但是pycharm依旧报错,这时候可以看一下解释器路径是不是错了 pycharm –> settings –> interpreter 解释器路径
1.在一台能够访问互联网资源且具有与安装目标位置相同配置的环境下将所有需要安装的pkgs下载到本地,之后copy到安装目标位置并离线安装。2.通过一台能够访问互联网资源的服务器或PC转发安装目标位置的互联网请求,编者仅测试成功pip安装(pip可以使用http请求),由于网上的anaconda镜像大都是https请求,转发该类请求相对比较麻烦,我尚未测试成功,后续可以继续测试。
“ 大家好哇!继上次我们说完怎么安装python之后,这一次给大家分享一下怎么根据自己的需求来部署所需要的库,如numpy库等。”
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/174453.html原文链接:https://javaforall.cn
折腾好几次,把子系统装了又重置,重复好几次,Linux还是有点用不太习惯,写篇笔记,记录一下都做了哪些事情。
个人建议如果是不怎么熟悉linux相关环境的小白想要快速上手深度学习的开发,可以先试用Windows Server系统,理由是会更偏向于平时使用的Windows系统。
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随着 2021 的收尾,CentOS Linux 8 的声明周期也到了尽头,意味着 CentOS 8 将不在获得安全和功能更新。正当大家在欢度农历新年的同时,官方已经将 CentOS 8 的源移动到了 centos-valut 目录,随着下游的更新同样也会面临一样的问题,目前华为云、阿里都已碰到无法通过 yum 更新软件。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
由于linux系统自带的镜像源都在国外,国内用户下载或更新软件会比较慢,有时是非常慢,所以国内某些机构,如大学,研究院所,就在国内建了linux的镜像源服务器供国内linux用户使用,而我们要使用这些源,就要更改自己linux系统的更新源配置文件,接下来详述更新源操作步骤。
在国内连接 Anaconda 官方源速度非常慢。用官方源去安装、升级包,速度估计会抓狂,说不定还总是失败。
因为业务需求不得不部署一个Go语言写的QQ机器人用户群管理,但是在经过长达小半年的与腾讯风控间的拉锯战之后,我重新开始另一种尝试:本地部署。
AUR 是 Arch User Repository(Arch 用户软件源)的简称,类似 Ubuntu 上的 PPA,AUR 包含了一些不被官方源收录的软件。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。
Remi依赖于EPEL源,因此首先要安装EPEL(EPEL几乎是必不可少的yum/dnf源,许多发行版其实已经内置):
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --set show_channel_urls yes
pip install –target=~/anaconda3/envs/my_envs/lib/python3.6/site-packages opencv-python==4.2.0.34 -i https://pypi.doubanio.com/simple
作为人工智能专业的学生 必然准备开始学习人工智能 然而人工智能的环境千千万 我打算先采用tensorflow来入门练手 然而配置环境就耗费了我几个晚上的时间 网上看了很多相关配置环境的教程 最终采取Anaconda的方案 毕竟在不同的环境下配置包,以后也方便转其它的包,以防冲突
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本(这里的常用不代表你常用 微笑.jpg),miniconda则是精简版,需要啥装啥,所以推荐使用miniconda。
最近使用conda时遇到一个问题:CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED
“ 大家好哇!又与你们见面啦!前面我们说了推荐大家学习Python,那么大家首先遇到的第一个问题就是怎么安装Python?在本期文章中,我们将会给出一些方法。”
请参考https://mirrors.tencent.com/help/pypi.html
常用工具 在线工具 在线工具 开发者工具 在线IDE(coder-server) 腾讯开发者手册 get-pip脚本 各种计算器 镜像站 清华源主页 清华yum源 清华epel源 清华pip源 清华apt源 清华Node源 清华Docker源 Mac软件 gif录制工具:kap 粘贴板工具:Maccy 截图工具:ishot Windows软件 粘贴板:CopyQ 粘贴板:Ditto Linux软件 以web形式共享你的终端:ttyd 将linux命令以HttpServer的形式共享:gott
有很多朋友刚刚学Python的时候,会来问为什么pip下载东西这么慢啊?pycharm里面下载库也是非常的慢。这其实是个常识性的问题,我们下载的慢是因为Python使用pip方法安装第三方包时,需要从 https://pypi.org/ 资源库中下载。这个网站是国外的服务器,访问自然就很慢,但是国内有很多的镜像站,所谓镜像站就是内容一样,只不过服务器在国内,访问速度自然而然就很快了。下面给大家普及一下如何修改pip的下载源以及pycharm的下载源。
最近学习python安装了Anaconda,但是去年安装的现在才开始学习(鸽子咕咕咕,这导致版本都已经比较老。 但是使用 Anaconda 升级包的时候,发现在图形界面升级时需要鼠标多次点击,同时默认源访问速度很慢(校园网环境基本没法用。
众所周知,pip可以对python的第三方库进行安装、更新、卸载等操作,十分方便。
服务器为linux系统 在墙内使用pip总会遇到一些问题,ti子经常会 挂掉,更换国内的源或许更合适,如清华源、中科大源、豆瓣源、阿里源等。 大致配置如下:
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在使用Python时,需要使用各种各样的库,通常会使用pip直接安装,这样最为简单也最方便。但最为崩溃的地方在于有时候速度出奇的慢,因为pip默认使用的源为官方源,而官方源在国外。通常的解决方法是更换源,常见的国内源如下所示:
今天在使用 pip install xlutils 安装 xlutils 包的时候,一直出现如下错误:
###1.Linux的开发版有许多 例如:ubuntu.kail.deepin.deebin.centos.等等等 内核小,运行速度快,但是在图形界面上劣势于win10。命令行界面是它一大优点,通过命令行就能快速完成许多在图形界面需要很多时间才能完成的事情.所以有很多人都在使用Linux来运维服务器。 ###2.在win环境下使用Linux系统 这里我们需要一个虚拟机软件来安装Linux系统 例如vm 在Linux各个不同的开发版的官网上下载镜像,然后再vm里进行安装,你就可以享受到一个完美的Linux环境.
1-4步骤非常简单不做过多说明,步骤4我在这里没有选择,版本问题我一般都不去选,基本上都是使用默认的版本。 就这样的设置我前前后后错了不知道多少回,之前这样设置安装,例如:flask等等都成功了。这样安装没错错误提示都是都建议:pip install 要安装的名
Anacodna相关操作 下载安装以及切换镜像 #下载和安装anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切换到清华源,加快下载速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py conda
直接查看这条链接即可:win-配置tf-GPU 本人用的conda和tensorflow-GPU版本下载:提取码:98ot 环境:win10+anaconda 注:anaconda安装步骤略,以下步骤默认anaconda已安装。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。其中因为包含了大量的科学包。这样就不需要我们在使用某些包的时候再一个个安装啦!
在本机开发完程序后,需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行,或者分发给其余同事,经常会遇到第三方库管理,或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致,例如有时候需要tensorflow 1版本,有的时候希望用最新的2.3版本,这样导致了运行环境的管理复杂度,对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点,通过不同的env解决环境配置问题。
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的,没有调用物理GPU,所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
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