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 pytorchpython=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...
五、配置VS Code 1. 下载和安装VS Code 2. 安装VS Code插件 3. 安装OpenSSH 4. VS Code免密连接 5. 添加VS Code配置文件 6. 连接远程服务器 7. 调试Python代码 8. 调试代码注意事项 本系列将从购买GPU服务器到安装IDE,一路讲解深度学习环境的搭建过程。本系列分为如下四个部分,读者可根据自己的需要选择...
在Anaconda上创建虚拟环境进行安装 ①创建虚拟环境 conda create -n 环境名 python=xxx.xxx.xxx(表示想要使用的python版本) ②激活虚拟环境 conda activate 环境名 注意:所创建的环境在Anaconda目录下的envs文件夹中,例如我的Anaconda放在D盘,那么虚拟环境在D:\Anaconda\envs目录下,记住这个目录 torch和torchvision的安...
打开系统属性,点击高级系统设置,然后点击环境变量。在用户变量中path添加bin、include、lib、libnvvp路径。四、Torch环境配置Torch是一个开源的深度学习框架,使用Lua语言编写,但也有Python接口。以下是配置Torch环境的步骤: 进入Torch官网,选择与您的系统相匹配的版本进行下载并安装。 在Python环境中安装PyTorch。您可以使用...
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...
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...
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)...
本文将带你一步步完成GPU环境的配置,让你在深度学习的道路上畅通无阻。 一、了解GPU 在开始配置GPU环境之前,我们首先需要了解自己的电脑是否支持GPU。打开命令行窗口,输入nvidia-smi命令,如果可以看到GPU的详细信息,说明你的电脑支持NVIDA的GPU。 二、安装Anaconda Anaconda是一个流行的Python发行版,它包含了大量的科学...