1.打开Anaconda Prompt,输入conda env list 查看现有环境 2.输入activate name(name是你想切换的环境) 3.conda install ipykernel 安装必要插件 4.python -m ipykernel install --name Name 将环境添加到Jyputer中(Name是此环境显示在Jyputer中的名称,可自定义) 删除内核 jupyter kernelspec remove 内核名称 报错...
一、Windows系统深度学习环境配置 系统:Win10 64位操作系统 安装组合:Anaconda+PyTorch(GPU版)+GTX1060 开源贡献:伍天舟,内蒙古农业大学 1.1 打开Anaconda Prompt 1、conda create -n pytorch python=3.7.0:创建名为pytorch的虚拟环境,并为该环境安装py...
配置深度学习环境 面向多用户的深度学习环境主要满足以下需求: 宿主机隔离:用户处于虚拟环境中,拥有root权限,但无法访问宿主机。 用户隔离:多个用户共同使用宿主机的计算资源,互不影响。 开发环境隔离:同一个用户可能需要多个开发环境(例如不同的深度学习框架、同一深度学习框架的不同版本),开发环境之间互不影响。 远程...
一、Windows系统深度学习环境配置 系统:Win10 64位操作系统 安装组合:Anaconda+PyTorch(GPU版)+GTX1060开源贡献:伍天舟,内蒙古农业大学 1.1 打开Anaconda Prompt 1、conda create -n pytorch python=3.7.0:创建名为pytorch的虚拟环境,并为该环境安装python=3.7。2、activate pytorch:激活名为pytorch的环境 1.2 确定硬...
一、Python环境配置Python是深度学习领域中最常用的编程语言之一。为了进行深度学习开发,首先需要安装Python。推荐使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境,因为它们包含了大量的科学计算和数据分析所需的库。 下载并安装Anaconda或Miniconda。 打开Anaconda Navigator,创建一个新的conda虚拟环境,以避免与其他库版本冲突。 在新...
深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）第⼀时间获取价值内容 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。如果你正在⾯临配置环境的痛苦，不管你是Windows⽤户、Ubuntu⽤户还是苹果死忠粉，...
深度学习环境安装配置 一、概述 1、操作系统:win10 2、显卡:3080单卡 3、Anaconda:Python3.8版 4、visual studio:community 2019:安装cuda必须要安装visual studio; 5、深度学习框架:pytorch 6、客户端IDE:PyCharm 7、yolov5目标检测 二、visual studio community 2019安装...
Ubuntu 22.04.4 深度学习环境配置 显卡为NVIDIA 4090D 显卡驱动安装成功后,输入以下命令,查看驱动支持最高的CUDA版本。 nvidia-smi 一、CUDA安装 (1)官网下载对应CUDA(Nvidia CUDA Download/CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer) 以CUDA 11.8为例(师兄用12.2也未冲突)...
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易...