00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

1.问题描述 当非conda安装的RStudio,在调用Anaconda中的R环境时,报如下错误: 2.解决办法 下载同版本的R,对Anaconda中R相应的文件进行替换(图标中标注的部分) R3.5.1 Anaconda中的R3.5.1

把Anaconda中的python从3.5.5更新到3.6版本,不想卸载重新安装.办法如下: 开始->Anaconda Promot 在Anaconda Promot中,输入: conda update conda conda update anaconda conda update python完成之后,pycharm->File->Setting 找到对应的anaconda下的python.exe添加为新的解释器,此时该新添加的解释器就显示为python3.6版本了. 参考:http

1.我的电脑---高级系统设置 2.选中环境变量,保存. 3.在系统环境变量PATH中,加入Anaconda3及Script路径加入其中 4.测试python

如果你不切换可能是默认的python3环境. 下面是在python27版本下下载qt5

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

[学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day2 Python版本选取与Anaconda中环境配置与下载 1-查看当前Jupyter的Python版本 开始菜单选Jupyter Notebook打开浏览器中的Jupyter 左上角:new-->terminal-->输入Python 2-py2.py3选取 py2已经渐渐被淘汰.不要用最新版的语言,容易踩坑-->选择py3.5 整理后的教程里说py3.6,3.7都可以,本课程选用py3.5,保持统一吧.

[Dual monitor workspaces] 默认情况下,fedora中 Gnome 桌面环境在切换工作去的时候,只会在 Primary display 上切换, 其他显示器保持不变.如果要实现多显示器同时切换,需对 GNOME 进行相关配置.下面两种方法而选一即可. CLI 通过命令行操作,只需打开 terminal 执行下面命令即可: $ gsettings set org.gnome.shell.overrides workspaces-only-on-primary false G

一.参考: https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 https://www.jianshu.com/p/00c37b09f0f3 二.安装过程 1.检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件 1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU 你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号,如果你是双系统,在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息:你也可以在ubuntu的终端中输入命令: $ lspci |

打开Anaconda Prompt, step1: 输入清华仓库镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes step2: 搭建tensorflow环境 输入conda create -n tensorflow python=3.5 结束后anaconda中的environment中可以看

Anaconda中常用的用法 conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统. packages 管理: 可以使用 conda 来安装.更新 .卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包.在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy.Scipy. pandas.Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包.另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非python的包.比如在新版的 Anaconda 中就

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模

1.安装Anaconda,具体参考网上相关教程 2.安装PyTorch 2.1 在Anaconda自带的Anaconda Prompt中创建名为PyTorch的虚拟环境[conda create --name PyTorch python=3.6](python版本设置为3.6) 2.2 激活PyTorch虚拟环境 2.3 安装PyTorch,官网地址:https://pytorch.org/get-started/locally/ 选择Windows.Pip.Python 3.6.None C

在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 第一次在csdn上写博客,纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑,也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决 Window10 首先是在Linux下,刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一个代码,是需要用到tensorflow框架,之后配好环境后代码是能够跑通的,但是计算速度非常

大家都把GPU&CUDA说的很NB狠NB,于是,下一步想通过GPU加速程序运行.这一个星期,都在配置OpenCV的CUDA环境,今天终于以失败告终,原因是实验室的机器显卡不支持CUDA...伤不起啊,一星期啊!!! 支持CUDA的GPU:http://developer.nvidia.com/cuda-gpus 虽然,最终失败了,但是总归还是有收获的,现把它总结起来,提醒自己,也给大家一个借鉴: 1.借鉴:http://blog.csdn.net/shuxiao9058/article/deta

转自 Linux中切换用户变成-bash4.1-$的解决方法 - xia_xia的博客 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/xia_xia0919/article/details/50588985 在linux中切换用户时变成-bash4.1-$,发现有两个情况可能会出现这种现象. 场景一:1.在根目录下创建目录dir 2.useradd -d /dir tom 创建用户tom,指定其家目录为/dir,而不是其默认家目录下(/home/tom) 3.su

安装anaconda和python3.7 安装matplotlib报错(参考https://github.com/conda/conda/issues/6007)# 设置源为清华conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/c

返回总目录 目录: 1.没有配置之前 2.安装Package Control插件 3.安装其他库: 4.配置其他操作: (一)没有配置之前: 我们试着运行以下,会效果怎么样? 1.首先选择Python作为编译运行语言 2.再选择运行的方式(或者用快捷键:Ctrl + Shift + B) 3.点击第一个,以Python的解释器运行: 4.运行结果如下: 我们会发现,再Sublime 默认的情况下,python只能简单的输出,没有交互式,也无法接收输入.这才是我们需要配置它的原因. (二)安装Pa

anaconda中Python版本是3.5,因为爬虫原因,需要Python2.7版本,因此,希望能在anaconda中Python3和Python2共存. 1. 打开Anaconda Prompt,可用conda --version查看conda版本 2. 创建名为python27的环境,同时安装Python2.7:conda create --name python27 python=2.7 3. 激活python27:activate python27 4. 在pycharm中找到安装的py

Windows+Python+anaconda机器学习安装及环境配置步骤 1. 下载安装python3.6以上版本(包含pip,不用自己安装)2. 直接下载安装pycharm安装包(用于编写python)3. 直接下载安装anaconda安装包(包含numpy,sklearn,省去python配置numpy,sklearn包环境) ##测试anaconda环境(如果觉得安装没问题可以不测试)##配置anaconda环境变量eg:;F:\Anaconda3;F:\Anaconda3\Library

最近项目处于测试阶段,所以免不了每天都得打包给测试人员,由于我们公司规模比较大,项目环境也分为了三种:测试环境.预上线(预生产)环境.上线(生产)环境.所以每到了测试后期,每天打包的时间也占了不少,遇见笔记本内存不足.xcode闹脾气或者有紧急解决的bug,打包更是一件很折磨人的活.最近两天测试到了尾声,终于有了时间,突然有个想法,那就是有没有什么办法,一份源码打包可以快速的切换环境供测试人员测试.而且在上家公司,也出现过这个需求,只是当时没怎么重视,慢慢的就被忽略了.简单说明下,我们公司预上线