# 打开Anaconda Prompt,使用以下命令创建新的环境conda create--prefixD:\deep_learning_envpython=3.8 1. 2. 这里,我们在D盘创建了一个新的虚拟环境,Python版本为3.8。--prefix参数允许我们设置虚拟环境的具体路径。 3. 安装深度学习框架 激活新创建的环境,并安装所需的深度学习框架,这里以TensorFlow为例: # 激活...
首先,安装anaconda。Windows下注意配置环境变量。 然后,换源。 最后,进入conda环境。需要CUDA11.6以上的直接复制pytorch官网命令安装即可,例如: conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia -y -c:下载源,-y:直接安装。(这个nvidia的源是哪的,...
问题描述 在实验室服务器上安装自己的深度学习环境,但是可能服务器上默认的CUDA,与你需要的版本不同,一般地,CUDA安装好会在以下目录查看(包含其他用户安装的各个版本) 这时需要在你自己的目录下修改~/.bashrc文件中的PATH,参考了如下修改方式并未成功 我自己修改的PATH,修改后使用nvcc -V 查看版本还是公用目录默认的...
再长的路,一步步也能走完;再短的路,不迈出第一步也无法到达,想要体验MindSpore,一定是从安装开始。今天小Mi为大家整理安装过程中常出现的环境配置和依赖...
我有个问题想请教一下..我有个问题想请教一下:电脑本地已经安装了cuda和cudnn,如果用conda的虚拟环境跑那些深度学习的算法,希望用到cuda和cudnn,还需要再虚拟环境再装一次cuda和cudnn吗?谢谢虚拟环境
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安装 首先,安装anaconda。Windows下注意配置环境变量。 然后,换源:找到.condarc,粘贴以下: 想换其他源可以网上搜,直接替换“bfsu.edu.cn”部分即可。 channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - http://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main ...
问题描述 在实验室服务器上安装自己的深度学习环境,但是可能服务器上默认的CUDA,与你需要的版本不同,一般地,CUDA安装好会在以下目录查看(包含其他用户安装的各个版本) 这时需要在你自己的目录下修改~/.bashrc文件中的PATH,参考了如下修改方式并未成功 我自己修改的PATH,修改后使用nvcc -V 查看版本还是公用目录默认的...