【pytorch学习笔记,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】

作者链接: link

一、安装pytorch环境

1.打开打开anaconda的终端后

conda env list

然后创建一个名字叫pytorch,python是3.8版本的环境

conda create -n pytorch python=3.8

再次看环境

conda env list# conda environments:
#显示如下环境
base                  *  D:\anaconda
pytorch                  D:\anaconda\envs\pytorch

以上仅安装了python和创建了一个名叫pytorch的环境,单pytorch框架没有下载进去
然后我们执行如下命令,激活这个环境。conda activate 虚拟环境名称

conda activate pytorch#于是显示这样
(pytorch) C:\Users\RD70>

配置pytorch框架,这里用的清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

然后去link下载pytorch,下载版本看自己gpu最大支持的版本,这样看,用电脑的cmd打开看
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
复制这里就行,不然全复制不能使用清华镜像源了。修正下:这里应该下载12.2以下的版本也就是12.1的cuda

安装cudatoolkit在conda里

然后发现我没有在conda里安装cuda,那么再安装下cuda吧,可以参考nvidia的官方指导 link
还是在这个base环境下安装
查询下conda环境下有哪些cudatoolkit

conda search cudatoolkit --info

那就用这个
在这里插入图片描述
复制后在任意浏览器中打开会自动下载
然后把下载完后的文件地址找到
‪C:\Users\RD70\Downloads\cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda
那么我们cd到这个地址下,安装刚刚下载好的安装文件,然后检查下是否版本对不

(base) C:\Users\RD70>cd C:\Users\RD70\Downloads\
(base) C:\Users\RD70\Downloads>conda install --use-local cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.condaDownloading and Extracting Packages:Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done(base) C:\Users\RD70>conda list | findstr cudatoolkit
cudatoolkit               11.8.0               hd77b12b_0    <unknown>

之后发现清华源安装不了pytorch不清楚怎么回事,于是我们移除掉好了,用官方源安装

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

跑完了来验证一下,进入python解释器,进入torch,打印torch版本

(base) C:\Users\RD70>python
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
>>> exit()

二、paddlepaddle环境安装

创建环境后进入

conda create -n paddle python=3.8
conda activate paddle

进入官网
链接: link
在这里插入图片描述
复制到环境里运行

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.xdnf.cn/news/1537856.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系一条长河网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于springboot的慕课学习平台设计与实现

博主介绍&#xff1a;专注于Java .net php phython 小程序 等诸多技术领域和毕业项目实战、企业信息化系统建设&#xff0c;从业十五余年开发设计教学工作 ☆☆☆ 精彩专栏推荐订阅☆☆☆☆☆不然下次找不到哟 我的博客空间发布了1000毕设题目 方便大家学习使用 感兴趣的可以…

【STM32 ST-LINK Utility】工具使用和如何编译HEX和BIN文件

【STM32 ST-LINK Utility】工具使用和如何编译HEX和BIN文件 一、STM32 ST-LINK UtilitySTM32 ST-LINK Utility简介功能概述&#xff1a; STM32 ST-LINK Utility作用使用场景&#xff1a; 二、KEIL生成HEX和BIN文件1. 生成HEX文件2. 生成BIN文件 三、STM32 ST-LINK Utility烧录1…

pywebview 中错误使用async

错误代码 正确示例 完整代码 前端代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>pywebview …

分布式事务学习笔记(四)微服务实现Stata AT模式、Stata Saga模式介绍

文章目录 前言4 Seata AT 模式4.1 实现原理4.2 脏写问题4.3 微服务实现AT模式4.3.1 新建数据库表4.3.2 修改配置文件4.3.3 重启服务并测试 5 Seata Saga 模式 前言 分布式事务学习笔记(一)分布式事务问题、CAP定理、BASE理论、Seata 分布式事务学习笔记(二)Seata架构、TC服务器…

小间距LED显示屏的技术原理分析

在现代显示技术领域&#xff0c;小间距LED显示屏以其卓越的显示效果和灵活的应用场景&#xff0c;逐渐成为市场的新宠。本文将深入探讨小间距LED显示屏的技术原理&#xff0c;分析其在显示领域的应用优势。 A、小间距LED显示屏的基本概念 小间距LED显示屏是指LED灯珠之间的间距…

大模型微调基本概念指北,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

本文主要分享一下大模型微调相关的基本概念&#xff0c;包括大模型(GPT)训练流程、微调(SFT)方法&分类&框架&最佳实践、强化学习(RLHF)&#xff0c;最后则是分享了如何训练垂直领域大模型。 本文是参考网上博客、文章后进行总结而成&#xff0c;旨在让刚接触大模型…

03-Mac系统PyCharm主题设置

目录 1. 打开PyCharm窗口 2. Mac左上角点击PyCharm&#xff0c;点击Settings 3. 点击第一项Appearance& Behavior 4. 点击Appearance 5. 找到Theme进行设置 1. 打开PyCharm窗口 2. Mac左上角点击PyCharm&#xff0c;点击Settings 3. 点击第一项Appearance& Behavi…

软考高级:嵌入式系统:片级初始化、板级初始化、系统级初始化 AI 解读

生活化例子 想象一下你要启动一辆车&#xff0c;这个过程就可以类比成嵌入式系统的初始化过程。 片级初始化&#xff1a;相当于启动汽车引擎&#xff0c;确保发动机、变速箱这些核心部件能够正常工作。板级初始化&#xff1a;就像检查车子的电子系统、灯光、车窗是否正常&am…

整流电路的有源逆变工作状态

目录 1. 逆变的概念 2. 有源逆变的条件 3. 电流电路的概念 4. 产生逆变的条件 5. 三相桥式全控整流电路的有源逆变工作状态 6. 逆变角的概念 7. 逆变失败的原因 8. 最小逆变角的限制 整流电路的有源逆变状态是指通过控制整流器&#xff0c;使其将直流电源的能量反向送回…

如何写出军工级的代码?

编写军工级代码意味着要达到极高的可靠性、安全性、可维护性和效率&#xff0c;这通常涉及到严格的标准和流程。以下是一些关键点&#xff0c;帮助你编写军工级的代码&#xff1a; 1. 遵循严格的开发流程 军工项目通常需要遵循特定的软件开发标准&#xff0c;例如&#xff1a;…

农产品自主供销小程序--论文源码调试讲解

第二章 开发技术介绍 此次管理系统的关键技术和架构由B/S结构、java和mysql数据库&#xff0c;是本系统的关键开发技术&#xff0c;对系统的整体、数据库、功能模块、系统页面以及系统程序等设计进行了详细的研究与规划。 2.1 系统开发平台 在该在线农产品自主供销小程序中&a…

WebMagic:强大的Java网络爬虫框架

上班苦上班累&#xff0c;上班就想打瞌睡。 在当今信息爆炸的时代&#xff0c;数据的获取和处理变得越来越重要。网络爬虫作为获取网络数据的重要工具&#xff0c;已经成为许多开发者和数据科学家的必备技能。今天&#xff0c;我们将介绍一个广受欢迎的Java网络爬虫框架——We…

为什么Python有了列表list、元组tuple、字典dict这样的容器后,还要弄个集合set?

因为set是数学意义上的集合&#xff0c;拥有唯一和无序的特性&#xff0c;即用来存放没有顺序且无重复的数据&#xff0c;并且元素是不可变的。 这和list、tuple完全不同&#xff0c;这两个能存放相同的元素&#xff0c;且支持索引&#xff0c;有顺序。 set可以很方便的进行并…

激光模组多少钱一套?具体费用的决定因素

激光模组作为现代科技领域的重要组件&#xff0c;然而&#xff0c;对于许多潜在买家而言&#xff0c;激光模组的价格往往是一个令人困惑的问题。本文将跟大家一起探讨激光模组的价格范围及其具体费用的决定因素。 激光模组的价格范围 激光模组的价格因多种因素而异&#xff0c;…

【2025深圳春季全球高端食品展览会展位开始预订】

2025深圳春季全球高端食品展览会 时间&#xff1a;2025年2月23-25日 地点&#xff1a;深圳国际会展中心&#xff08;宝安&#xff09; 随着全球食品行业的蓬勃发展&#xff0c;中国作为世界第二大经济体&#xff0c;其食品市场规模持续扩大&#xff0c;展现出巨大的发展潜力…

.NET 一款免杀的白名单工具可执行系统命令

01阅读须知 此文所提供的信息只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等&#xff08;包括但不限于&#xff09;进行检测或维护参考&#xff0c;未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失&#xf…

优化内容个性化:无限住宅代理如何做到的

数字化时代&#xff0c;个性化内容是提升用户体验和增加用户粘性的关键因素。企业通过个性化内容来满足用户的独特需求和兴趣&#xff0c;从而提高用户满意度和转化率。然而&#xff0c;个性化内容的实现需要准确的用户数据和行为分析&#xff0c;这就要求企业能够有效地收集和…

陶哲轩对OpenAI o1模型使用体验的观察

&#x1f989; AI新闻 &#x1f680; 陶哲轩对OpenAI o1模型使用体验的观察 摘要&#xff1a;陶哲轩在8月份使用OpenAI最新模型o1&#xff0c;发现其在解决数学问题方面有所进步&#xff0c;能成功识别克莱姆定理&#xff0c;但仍存在错误。虽然o1比之前的模型表现更好&#…

腾讯百度阿里华为常见算法面试题TOP100(5):子串、堆

之前总结过字节跳动TOP50算法面试题&#xff1a; 字节跳动常见算法面试题top50整理_沉迷单车的追风少年-CSDN博客_字节算法面试题 子串 560.和为K的子数组 class Solution { public:int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {// 寻找在区间[i, j]的和为k的值// 用…

自托管的网站应用防攻击防火墙SafeLine

背景介绍 在当今数字化时代&#xff0c;网络安全面临着前所未有的挑战。随着网络攻击技术的不断进步&#xff0c;从 SQL 注入、XSS 攻击到更为复杂的 RCE 和 SSRF 攻击&#xff0c;网站和 web 应用程序的安全防护变得越来越困难。这些攻击不仅威胁到个人和企业的敏感数据&…