打开PyCharm软件,默认显示英文界面,点击“file”[文件]选项,然后点击“setting”[设置],打开设置菜单后,点击“plugins”[插件]选项,输入“Chinese(Simplified) Language Pack”找到中文安装包,点击“Install”[安装],安装完成后,点击“restart IDE”重启程序,重启后,软件已经成功变成中文。 2、查看当前存在哪些虚拟环境...
1、双击安装包,会先解压CUDA文件,此处的路径是临时解压路径,可以选择磁盘大一点的地方,存放解压文件。 image.png 2、选择同意继续安装 image.png 3、选择自定义安装 image.png 4、四个组件全部选择 image.png 5、选择安装地址,我选择为安装在E盘, image.png ✨注意:无论是精简还是自定义,默认文件(CUDA11.8)...
boost::variant<paddle::platform::CUDAPlace, paddle::platform::CPUPlace, paddle::platform::CUDAPinnedPlace, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail...
利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn(适合小白的保姆级教学)[通俗易懂] 安装完成以后,按下开始键(win键)在左边就会出现anaconda3这个文件夹,可以发现anaconda已经安装好了。 利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn(适合小白的保...
4 安装paddle conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 二mnist手写字符识别 如软件开发入门的“hello world"项目,深度学习入门则是minst手写字符识别。
importpaddle paddle.utils.run_check() 安装完成后您可以使用python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。 2.2 卸载 请使用以下命令卸载PaddlePaddle: CPU版本的PaddlePaddle: ...
1.1 在安装了环境之后,首先要启动cmd,然后安装独立的paddle环境 1.2 点个Y把基本的包让python包给自动安装上 1.3 环境安装我是这样的, 看一下样子 2.1 下一步,还没完,装完之后,环境虽然有了,但是没进去,要输入命令进入环境才能装paddle包 2.2 然后去百度找安装教程 https://www.paddlepaddle.org.cn/install/...
一、安装paddlepaddle 1、新建conda环境:conda create -n paddlepaddle python=3.11 其中‘paddlepaddle’表示conda环境名称,可以自由命名,‘python=3.11’对应自己安装的python版本,这一步一般不会出问题。 2、安装paddle,根据作者经验,低版本的和paddle安装出错的概率更低,但由于作者所用服务安装的高版本的python和cuda,...
1.1.1 安装环境 首先根据具体的Python版本创建Anaconda虚拟环境,PaddlePaddle的Anaconda安装支持以下五种Python安装环境。 如果您想使用的python版本为3.7:(3.7失败,3.8成功) condacreate-n paddle_env python=3.7 1.1.2进入Anaconda虚拟环境 for Windows activate paddle_env ...
1、安装显卡驱动,并查看驱动最高支持的cuda版本 注意到 paddleGPU 目前最高支持到 cuda11.7 image.png 查看显卡信息 :nvidia-smi image.png 2、安装cuda CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题...