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Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base -----------------------

PyTorch环境配置 本文档用于记录PyTorch环境配置过程中的要点. PyTorch环境配置 安装Miniconda 安装PyTorch 配置远程开发工具 基于CUDA的张量 导入警告问题 参考资料 安装Miniconda 下载Miniconda安装包:Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 修改安装包的文件权限属性,使得Miniconda安装包能够执行:chmod u+x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 安装Minicond

环境配置 温馨提示:为了更好的教程体验,提供视频.阅读地址 Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLgAyVnrNJ96CqYdjZ8v9YjQvCBcK5PZ-V BiliBili: https://www.bilibili.com/video/av74281036/ Github: https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial 相关下载:https://pan.baidu.com/s/16

@ 目录 一.工具安装 1.1 Anaconda 安装 1.2 Pytorch安装 二.编辑器安装 2.1 Pycharm安装 2.2 Jupyter安装 OS: ubuntu 20.04(虚拟机) 一.工具安装 1.1 Anaconda 安装 首先安装Anaconda ,我是去清华大学镜像站下载,版本为 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 参考这篇CSDN博客安装好. 安装成功测试: 首先创建一个虚拟环境: conda create -n pytorch pytho

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有些天方夜谭了,之后我可能会开一个文章专门跟进我学习的进度,也可能会在这篇文章的下面更新学习流程 1.何为卷积? 视频:[工程数学基础]3_变声的基础原理_理解卷积的含义_线性时不变系统的冲激响应

YOLOv4 资源环境配置和测试样例效果 基本环境:cuda=10.0,cudnn>=7.0, opencv>=2.4 一.下载yolov4 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 二.编译 1.  # cd到darknet目录下 2.  make 3.  或者 make -j8 三.测试 1.  ./darknet 2.  若出现下图,则说明编译成功: 生成上述视频的命令: ./darknet.exe detector demo .

standard procedure in pyCharm for creating environment when Anaconda installed Create a conda env via pyCharm open pyCharm create new project -- select Conda as New env using. Locations: ~\Anaconda_x\envs\py3env PythonVersion: python3.6 (python2.x as

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

deepin是一个精致优美的系统.最近因为工作需要在deepin上配置深度学习环境,话不多说,接下来记录下整个的配置过程. ×××本篇文章适合对深度学习环境配置有一定了解且对deepin系统感兴趣的同伴阅读.××× 1.安装显卡驱动.deepin自带的[显卡驱动管理器]即可图形化的完成NVIDIA的闭源显卡驱动. 2.安装anaconda.现今较为主流的深度学习框架(如tensorflow,pytorch,caffe等)均提供了python接口,使用anaconda可以较为便捷快速的配置深度学习

最近在摸deepfakes代码,一堆环境要配置,过程记录一下吧. 一.安装Python3.6 Ubuntu16.04系统下默认是python2.7.网上说一般不建议卸载系统自带的python,所以保留. 1.  配置软件仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 2.  检查系统软件包,安装Python3.6 3. 修改python3的默认版本(2019 7.10  ubuntu 16.04默认使用的是python 3.5不要去修改优先

环境配置与PyG中图与图数据集的表示和使用 一.引言 PyTorch Geometric (PyG)是面向几何深度学习的PyTorch的扩展库,几何深度学习指的是应用于图和其他不规则.非结构化数据的深度学习.基于PyG库,我们可以轻松地根据数据生成一个图对象,然后很方便的使用它:我们也可以容易地为一个图数据集构造一个数据集类,然后很方便的将它用于神经网络. 通过此节的实践内容,我们将 首先学习程序运行环境的配置. 接着学习PyG中图数据的表示及其使用,即学习PyG中Data类. 最后学习PyG中

最近在用并行超算云GPU服务器(中国国家网格12区)搭建毕设的环境,这里记录一下. 首先,超算云服务器的登录可以采用网页版.也可以采用客户端(超算云地址:https://cloud.paratera.com/ ).需要注意的是,并行超算云只提供windows和mac的客户端,Linux用户可能只有使用网页版的界面了(或者用pappcloud直接远程练ssh用vim写:( 哈哈,pappcloud的用法可参见官网下载的<papp_cloud使用手册>). 超算云上最常见的是用module进行包管

uboot环境配置 通过配置uboot让它在启动过程中从tftp获取内核和设备树,并从在加载内核之后把通过启动参数将"从nfs挂载根文件系统"传入内核.这个配置主要是通过uboot内建的"set 变量名 变量值+save"设置环境变量的方式进行配置,下面是我采用的uboot的环境变量,下面是我用的环境变量设置: #pri #即printenv baudrate=115200 bootargs=root=/dev/nfs nfsroot=192.168.0.50:/n

史上最全Windows版本搭建安装React Native环境配置 配置过React Native 环境的都知道,在Windows React Native环境配置有很多坑要跳,为了帮助新手快速无误的搭建好环境本站推出搭建教程. 安装学习遇到任何问题可以加入 ReactNative高级交流群 127482131 或访问博客网站 http://www.reactnative.pw/ 第一步安装JAVA JDK 下载对应你电脑系统版本的 1.8 32位或64位SDK. 下载网站http://jdk.

原文地址http://huisky.com/blog/161218121551123 本文介绍了Electron的环境配置,包括Electron下载.nodejs下载安装.NPM+Bower安装配置.app打包. 1. Electron下载 Electron - Build cross platform desktop apps with JavaScript, HTML, and CSS,即提供了一个利用JavaScript.HTML.CSS构建桌面应用的平台,实例Atom.vscode. 目

好久没有写博客了,自从6月份毕业后,进入一家做书法.字画文化宣传的互联网公司(www.manyiaby.com),这段时间一直在进行前端开发,对于后端的使用很少了,整天都是什么html.css.javascript.jquery.ajax...,说句实话本人对于前端开发很不喜欢,迫于生计,委曲求全,趁周末没事,了解了一下Phython的使用,下面就给和我一样的小白们分享一下Phython的开发环境配置. 首先Phython是支持跨平台的,我们可以在window.mac OX.Linux下分别配置

Apache配置 需要安装:VC2015 httpd-2.4.16-win32-VC14.zip VC14就是2015的环境. 又比如:php-5.6.12-Win32-VC11-x86 VC11就是2012的环境. 如果没有安装对应的环境,在配置php + apache时,提示内容会很奇怪. 可能会提示"提示NET HELPMSG 3547"在 语句填写正确的情况下,VC环境也是造成其原因之一,切记. 将Apache解压到C:\www\Apache24\,进入C:\www\Apach

PHP环境配置 1.Apache的安装 第一步: 1.    双击httpd-2.2.17-win32-x86-no_ssl.msi.出现 Windows 标准的软件安装欢迎界面,直接点“Next”继续,出现授权协议,选择“I accept the terms in the license agreement”同意授权协议,然后点“Next”继续,出现安装说明. 2.    “Network Domain”填写你的网络域名,如果没有网络域名,可以随便填写.但如果你架设的 Apache 服务器如果

引言 每一个C++库的使用都是从开发环境的配置开始的,其实每个库的配置过程都是大同小异,总结下来有下面几个步骤: 下载库文件,这里假定是已经预先编译完成的. 配置库文件的包含目录(include)和库目录(lib) 配置库文件的动态链接库(dll),这一步是很多人容易忽略的.上面配置好包含目录和库目录,只是开发环境配置完成了,没有配置好dll,在使用该库的程序运行时,会造成操作系统无法加载库对应的动态链接库. 下面以SDL的配置为例,详细说明是如何配置的. SDL在visual studio下的