cuda、cudnn安装可以参考:【一】tensorflow【cpu/gpu、cuda、cudnn】全网最详细安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学_汀、的博客-CSDN博客_tensorflow深度学习 确认Python和pip是64bit,并且处理器架构是x86_64(或称作x64、Intel 64、AMD64)架构,目前PaddlePaddle不支持arm64架构。下面的第一行输出的...
y-axis 资源需求 : 0:低, 10:高 CPU : [0, 7] 内存: [4, 9] 存储: [3, 2] 分步指南 关键的核心操作流程如下所示。按照此步骤顺序进行安装: 确保虚拟环境被激活。 安装PaddleNLP CPU版本。 验证安装成功。 下面是操作过程的时序图: ShellUserShellUser激活虚拟环境虚拟环境已激活pip install paddlenlp...
Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch,含GPU、CPU版本详细安装过程 1.下载 Anaconda 的安装包 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...
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安装paddle-CPU吧 直接输入Y进行下载即可 这样子就是一已经在选下载了 测试 安装完成后您可以使用python或python3进入python解释器,输入import paddle,再输入paddle.utils.run_check() 如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明您已成功安装。 好了安装成功了!
如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU,请安装CPU版的PaddlePaddle 如果您的计算机有NVIDIA® GPU,请确保满足以下条件并且安装GPU版PaddlePaddle CUDA 工具包10.1/10.2配合cuDNN v7.6+ CUDA 工具包11.2配合cuDNN v8.1.1 GPU运算能力超过1.0的硬件设备 您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法,请见CUD...
深入探索Paddle Graph Learning:CPU版本安装与实战指南 ### 摘要 Paddle Graph Learning (PGL) 作为一款构建于 PaddlePaddle 之上的高效图学习框架,旨在简化图神经网络的应用与开发。为了让更多开发者能够快速上手,PGL提供了简便的安装方式。本文将指导读者如何在基于CPU的环境中安装PGL,并通过实际代码示例展示其便捷性...
安装CPU版本的命令为: python-m pip install paddlepaddle==2.2.2-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple或 python-m pip install paddlepaddle==2.2.2-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/ 验证安装 使用python 进入python解释器,输入import paddle ,再输入 paddle.utils.run_check()。
使用CPU版本的小伙伴朝这里看了 点开我们的官方文档,选择对应的版本。查看有关的代码进行安装,即可。 !python -m pip install paddlepaddle==2.0.0rc0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # 在cmd中运行时把!去掉即可 让我们看看实际的运行效果吧!
本文将详细指导如何在Linux和Windows系统下安装Anaconda、Paddle、TensorFlow与PyTorch等深度学习框架,并配置了GPU(CUDA、cuDNN)与CPU环境。通过本文,读者可以轻松搭建深度学习开发环境。 一、安装Anaconda Anaconda是一个流行的Python数据科学和机器学习平台,包含了大量的科学计算包和工具。以下是安装Anaconda的步骤: 访问...