一.安装anaconda anaconda安装简单,只要确定自己的系统即可,具体安装请参考这里 二.确定自己的系统版本 我的是centos cat /etc/redhat-release 查看linux系统方法: # 方法一 cat /proc/version # 方法二 lsb_release -a # 方法三 cat /etc/issue # 方法四 cat /etc/redhat-release 三.确定自己的CUDA版本 什么是cuda: CUDA(ComputeUnified Devi

问题描述 python环境下安装cpu版本pytorch,安装成功,但是导入出错. 报错如下 解决方法 参考博客,大家解决方法大概有:升级numpy.添加.dll文件到环境变量,均没有成功.本地python版本为python3.6.0,升级为python3.6.5版本,继续导入: 报错如上,大概是说我的numpy版本的问题.于是,将numpy版本更新: 更新完成 后,重新导入: 没有报错了. 总结 1. 和python版本有关系.综合网上博文,好像3.6.0版本会报错,但是3.6.x(x>0)版

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0

嗯!花费了不少时间才把pytorch安装成功.主要原因就是: 清华和中科大的Anaconda国内镜像源关闭了 activate.bat 不是内部或外部命令(这个真实奇怪) 1. 安装过程 可以去Anaconda官网下载windows的最新的anaconda,直接安装即可.安装过程可以直接看官网:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/ 我自己有一步不一样,就是是否add path这一步.如果勾了,电脑的环境变量回自动加上去,否则需要自

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/12000809.html 参考网址: https://blog.csdn.net/qq_41936559/article/details/102699082 可直接去参考网址查看. 目前使用conda安装pytorch太慢了...换成国内通道,不知道为什么,还是很慢,经常断,这时候,可以离线安装pytorch. 1. 去conda官网https://anaconda.org/pytorch/pyto

yolov3 进化之路,pytorch运行yolov3,conda安装cv2,或者conda安装找不到包问题 conda找不到包的解决方案. 目前是最快最好的实时检测架构 yolov3进化之路和各种性能对比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369 yolov3效果实现,大片段 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36478097 yolov3,pytorch运行试验 https://blog.csdn.net/discoverer100/

... (⊙o⊙)… ... 当时具体的错误我没有截图, 用这个命令时 , conda 会报无法在源中找到PyTorch, 还是什么的错误 有很大的一个可能是, 安装的Anaconda 是32 位的, 我换成64 位的之后就可以安装了 (安装得慢的话, 试试 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 #cuda 10 或 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.2 -c defau

近年来,深度学习框架如雨后春笋般的涌现出来,如TensorFlow.caffe.caffe2.PyTorch.Keras.Theano.Torch等,对于从事计算机视觉/机器学习/图像处理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求.其中Pytorch是Torch的升级版,其有非常优秀的前端和灵活性,相比TensorFlow不用重复造轮子,易于Debug调试,极大的提高开发效率,使得其在其他框架中脱颖而出.更多信息参见:caffe2+Pytorch1.0 = Pytorch1.0,期待即将推出的1.0

数据科学交流群,群号:189158789,欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入! 1.切换国内源 1.1.在家目录生成.condarc conda config --set show_channel_urls yes 1.2.修改.condarc文件 show_channel_urls: true channels: - defaults channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels:

问题描述:在pycharm终端里通过pip指令安装pytorch,显示成功安装但是python程序和终端都无法使用pytorch,显示no module named 'torch'. 起因:电脑里有多处安装了python. 在pycharm里,每个project都可以指定python解释器.我是在pycharm终端里通过pip指令安装的pytorch,但是当前project使用的python和系统环境变量下的python并不一致,所以当前project的程序无法识别"torch",只用

贴上我看的教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672 一开始想用pycharm装pytorch,但不知道为什么一直失败.后来只能conda pip安装 但conda pip安装太慢,所以找了镜像.非常快 conda install pytorch=0.4.0 -c soumith 安装成功后测试cuda可不可用,torch.cuda.is_available()返回了false 原因是我cuda是8,pytorch1.0.1匹配的是cuda10,所以只能卸载重

一.电脑配置 说明: 电脑配置: LEGION笔记本CPU Inter Core i7 8代GPU NVIDIA GeForce GTX1060Windows10 所需的环境: Anaconda3(64bit)CUDA-9.0CuDNN-7.1 二.安装cuda 1.查看自己电脑NVIDIA图形卡是否支持GPU运算 在安装之前你要先查看你的电脑是否支持GPU运算,否则你也不用安装了. 打开终端: 方法一: ubuntu-drivers devices 我的显卡是GTX1060的 方法二: 可以查

那些最全面的Windows10安装pytorch踩过的坑以及如何应用 一.pytorch简介 2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch.它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:1.具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy).2.包含自动求导系统的深度神经网络. 深度学习的框架有很多,诸如选择哪个深度学习的框架,哪个框架好这类的问题很多,这里引用知乎的回答 PyTorch到底好用在哪里? PyTorch更有利于研究人员.爱好

1.下载Anaconda3 首先需要去Anaconda官网下载最新版本Anaconda3(https://www.continuum.io/downloads),我下载是是带有python3.6的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh. 2.安装Annconda3 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh   在home/ubuntu出现anaconda3文件夹(注:ubuntu是系统用户名.下同). source ~/.bashrc 3.

1.安装Anaconda 安装步骤参考了官网的说明:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux.html 具体步骤如下: 首先,在官网下载地址 https://www.anaconda.com/download/下载linux版本,这里选用python 3.6版本的anaconda. 然后, 将下载好的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh放到/usr/tiny目录下,并进入该目录 在当前目录下用bash命令安装ana

一.首先需要安装好Anoconda,具体安装步骤可通过https://www.cnblogs.com/chenfeifen/p/10266012.html查看 由于官方下载更新工具包的速度很慢,因此添加清华大学 TUNA提供的Anaconda仓库镜像,可在Anoconda Prompt终端中输入如下命令进行添加: ①.conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ②.con

安装gpu版本的pytorch需要三个东西:pytorch(torchvision).cuda.cudnn 相信大家都安装过了anaconda,就不介绍anaconda的安装了 1.安装cuda:从官网下载cuda,这里我使用的是cuda 9.0版本(10.0的不知道出于什么原因没成功使用) 下载之后就是一键式操作,一直点next就好了 2.安装cudnn:cudnn能够进一步加速速度.因此推荐安装. 从官网下载cudnn,但是要注册一个账号(很简单的注册)[注意cudnn与cuda有版本间的对

问题:通过pip安装PyTorch 0.4.0成功,但是import时报错. import torch  File "D:\Python\Python36\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 78, in <module>    from torch._C import *ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块. 解决: Download win-64/intel-openmp-2018

我这里主要参考了:https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79631567 并根据自己在安装中遇到的情况做了一些改动. 先说明一下我的Ubuntu和GPU版本: Ubuntu 16.04 GPU:GEFORCE GTX 1060 1. 查看显卡型号 使用命令:lspci | grep -i nvidia 查看电脑上的显卡,是否是nvidia版本. 2. 安装NVIDIA显卡驱动 具体做法参考之前博客的介绍. 3. 安装cuda 8

1.安装anaconda:国内镜像网址:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/下载对应系统对应python版本的anaconda版本(Linux的是.sh文件)安装命令(要在非root下安装,否则找不到conda命令):bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh2.用anaconda安装pytorch(1)设置conda的地址:conda config --add channels https://mir