# 切换conda虚拟环境后 conda install tensorflow-gpu==1.15.0 # conda会自动解析依赖安装tensorflow 1.15.0版本需要的cuda和cudnn,无需自己独立安装 # 安装完使用Python进行简单的测试: import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_...
一、安装虚拟环境 确保已进入autodl服务器的终端会话窗口 # 创建Conda新的虚拟环境(如已创建,请忽略!) conda create -n llamaindex_zhipu python=3.11 # 构建一个虚拟环境,名为:llamaindex_zhipu conda init bash && source /root/.bashrc # 更新bashrc中的环境变量 # 将新的Conda虚拟环境加入jupyterlab中 conda...
打开JupyterLab,并确保已经安装了所需的虚拟环境管理工具(如conda或venv)。 在JupyterLab终端中,输入以下命令创建一个新的虚拟环境(以conda为例):conda create --name myenv python=3.8这将创建一个名为“myenv”的虚拟环境,并指定Python版本为3.8。你可以根据需要更改环境名称和Python版本。 激活虚拟环境。在Windows...
1.激活Conda及虚拟环境构建: 2.安装PyTorch 3.Auto DL学术加速 4.注意事项 二、利用Termius连接服务器 三、利用FileZilla管理文件 四、使用torchvision内预训练Faster R-CNN 1.安装torchvision 2.使用预训练的Faster R-CNN 一、利用Autodl租赁服务器并配置pytorch环境 Autodl租赁与pytorch环境配置详细步骤可参考该up主前...
这一步操作主要是为了能够让我们使用上conda对后续的环境进行配置。 此时输入conda --v可以查看conda的版本。 创建虚拟环境 conda安装好后,现在来创建一个虚拟环境,将论文中的环境安装在这个虚拟环境中。(涉及conda的相关操作) 查看所有的虚拟环境:conda env list,此时只有一个base环境 ...
这期视频给大家带来从0到1的AUTODL环境教学视频从AUTODL上选择机器先用自带的BASE环境测试一下YOLOV8 使用FileZilla上传文件手把手带你新建conda虚拟环境,并安装pytorch1.13.1+cude11.7+cudnn8.9.4,并用新环境跑通YOLOV8 一步编过DCNV3. 一些参考的链接: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads https://...
conda activate tf # 切换到创建的虚拟环境:tf conda install ipykernel ipython kernel install --user --name=tf # 设置kernel,--user表示当前用户,tf为虚拟环境名称 jupyter的复制 右键他的复制是:autodl-tmp/chatchat.ipynb 实际上的绝对路径是:/root/autodl-tmp/chatchat.ipynb ...
# 构建一个虚拟环境名为：mysd21，Python版本为3.10 conda create -n sd21 python = 3.10 # 更新bashrc中的环境变量 conda init bash && source /root/.bashrc # 切换到创建的虚拟环境：mysd21 conda activate mysd21 4.2 #学术加速 !export http_proxy=http:// 192.168 .1.174:12798 && export ...
2. 安装和配置PyTorch环境 使用Conda创建和激活虚拟环境 bash # 更新bashrc中的环境变量 conda init bash && source ~/.bashrc # 创建一个新的Conda虚拟环境(例如,名为pytorch_env) conda create -n pytorch_env python=3.x # 激活虚拟环境 conda activate pytorch_env 安装PyTorch 访问PyTorch官网获...