“conda install paddlepaddle==2.2.2 --channelhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/” 进行paddlepaddle(CPU版)深度学习框架的安装。 步骤四:测试是否安装成功。依次输入“python”,回车,"import paddle",回车,"paddle.utils.run_check()",回车。 若出现上图内容,则说明安装成功。 2.3 ...
安装PaddlePaddle框架:可以通过pip安装PaddlePaddle框架,命令如下: pip install paddlepaddle 复制代码 配置PaddlePaddle框架:可以通过设置环境变量来配置PaddlePaddle框架,例如设置CUDA和cuDNN路径,可以在~/.bashrc或~/.bash_profile中添加如下内容: export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cudnn/lib64...
首先安装Python和pip(如果尚未安装的话)。 执行以下命令安装PaddlePaddle框架: pip install paddlepaddle 复制代码 安装完成后,你可以通过以下命令来验证PaddlePaddle是否成功安装: python -c "import paddle" 复制代码 如果没有报错,说明PaddlePaddle已经成功安装。 配置PaddlePaddle框架通常不需要额外的配置,但是如果你需要使...
PaddlePaddle是一个由百度开发的深度学习框架,而PaddleNLP则是基于PaddlePaddle开发的自然语言处理库。你可以通过PaddlePaddle的官方文档来了解如何在Linux和Windows系统下安装PaddlePaddle和PaddleNLP。安装过程中,你需要根据你的操作系统和Python版本选择合适的安装包。安装完成后,你可以通过导入paddle和paddlenlp模块来检查它们是...
1、使用Docker安装PaddlePaddle 1)在Ubuntu 上安装Docker: 参考 http://blog.p2hp.com/archives/4809 2)安装完后在命令行键入sudo service docker start和sudo dockerrunhello-world,验证Docker正确安装; 3)在命令行键入 sudo docker run -it paddlepaddle/paddle:0.10.0rc3-noavx /bin/bash开始下载安装Paddle dock...
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...
2、python环境内安装 paddlepaddle百度深度学习框架的使用方法 1、新手入门 paddlepaddle百度深度学习框架的简介 飞桨(PaddlePaddle) 以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体,2016 年正式开源...
谷歌colab上安装百度paddlepaddle框架 安装paddlepaddle要求: 需要确认您的 Ubuntu 是 64 位操作系统* 需要您具有支持 CUDA 的 nVidia 显卡,且正确安装CUDA 10 Ubuntu 14.04 支持 CUDA 10.0/10.1 Ubuntu 16.04 支持 CUDA 9.0/9.1/9.2/10.0/10.1 Ubuntu 18.04 支持 CUDA 10.0/10.1...
安装PaddlePaddle和Paddlehub 我电脑的显卡为RTX2070s,所以我需要安装GPU版本的paddle,过程为创建虚拟环境→激活虚拟环境→安装paddle→安装paddlehub 执行的命令如下: conda create -n paddle python==3.6.12 conda activate paddle conda install paddlepaddle-gpu==2.0.0 cudatoolkit=10.1 -c paddle ...
在深度学习框架GPU版本安装成功后,需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单,CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。 下面将介绍笔者常用框架的测试方法,包括TensorFlow,PyTorch,MXNet,PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验,欢迎...