一.安装Pytorch: # -c 指定用pytorch镜像源下载软件conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 报错: 二.配置: channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirr

1. 选择合适的安装包下载 https://anaconda.org/pytorch/repo?type=conda&label=main 2. 安装命令: conda install 安装包 3. 安装错误: 在安装torchvision可能会出现以下错误 ImportError: /home/anaconda3/envs/maskrcnn-benchmark/lib/python3.6/site-packages/torchvision/_C.cpython-36m-x86_64-linux

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.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

安装anaconda,下载64位版本安装https://www.anaconda.com/download/    官网比较慢,可到清华开源镜像站上下载 环境变量: D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;D:\Anaconda3\Library\usr\bin;D:\Anaconda3\Library\bin;D:\Anaconda3\Scripts; 官网教程 https://docs.anaconda.com/anaconda/nav

目录 安装GCC 安装NVIDIA驱动 1. 卸载原有驱动(没装跳过) 2. 禁用nouveau 3. 安装NVIDIA显卡驱动 安装CUDA10.1 安装cudnn 安装anaconda 安装tensorflow 安装pytorch Reference 本篇博文根据本人亲装碰到的问题搜寻总结而成,具体参考见结尾REFERENCE 安装GCC 服务器版未装有gcc,但英伟达驱动安装需要gcc,尝试过换源.更新软件库.以及overstack的几种方法均未能解决,最终发现可以通过安装build-es

Anaconda 1.  下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 2.  安装 3. 添加环境变量 Path - C:\Users\Godzilla\Anaconda3\Scripts 4. 测试  cmd中输入  conda --version 5. 换源 https://www.jianshu.com/p/9c6b7fc4f1d9 channels: - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/m

前提:你已经事先安装好了Anaconda 在线安装pytorch总是出现这样那样的问题,所以我选择先去清华镜像下载好与python版本对应的pytorch和torchvision文件,然后本地安装 清华镜像地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 在这里选择python版本相应的文件(注意!这里说的python版本是指anaconda中自动安装的python的版本,所以你要去anaconda nav

官方网站www.anaconda.com 1 Windos安装 一路下一步,注意添加环境变量 成功过后,测试一下,打开cmd命令行 2 Linux安装 下载完成后上传到linux bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 一路回车和yes,到最后一个是否安装VScode选No就可以了 安装完成后再用户目录. 配置环境变量 vim ~/.bashrc 最后添加(注意安装的anaconda路径) export PATH=/root/anaconda3/bin:$P

Anaconda下载及安装及查看安装的Python库用法 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,提供了包管理与环境管理的功能.Anaconda 利用 conda 来进行 package 和 environment 的管理,并且已经包含了 Python 和相关的配套工具. Anaconda3-4.4下载地址: https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 下载后双击exe文件进行安装

Anaconda下载(改变了镜像路径,下载速度很快!!!) 使用conda install 包名 安装需要的Python非常方便,但是官方的服务器在国外,因此下载速度很慢,国内清华大学提供了Anaconda的仓库镜像,我们只需要配置Anaconda的配置文件,添加清华的镜像源,然后将其设置为第一搜索渠道即可,参见Anaconda的官方说明:点我查看Anaconda官网关于Configuration file的说明,点我查看Anaconda官网对.condarc 文件的说明 以下帮助内容来自清华大

1.最新更新:清华源和中科大源都已经挂了,不要再用他们的镜像源了!!!用上海科技大学的镜像!!!! 2.其次,CSDN上大多的快速装包法都在现在(2019.5.11)出现了问题,也不全,本文是亲自实践,最全装包攻略!!! 作者是在anaconda下创建python2.7的新虚拟环境时,发现python包下的很慢还会因为网络问题报错(An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often inte

目录 Anaconda下载与安装 开发环境搭建介绍 Anaconda优势 Anaconda安装 测试安装成功 安装好Anaconda界面 如何启动jupyter 启动后新建文件 执行第一个程序 文件的导出 快捷键的使用 Anaconda下载与安装 开发环境搭建介绍 开发环境搭建介绍 Anacanda开发环境:Anaconda是一个基于数据分析和机器学习的集成环境(给我们集成好了数据分析和机器学习对应的各种环境和模 块). jupyter︰就是Anaconda这个集成环境提供的一个基于浏览器可视化

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_36268036/article/details/81517893 1. 下载安装: 这里选用国内清华大学的Tuna开源软件镜像站作为演示,打开Anaconda安装包的下载地址,选择最新的Anaconda版本对应的链接,复制到终端当中下载.例如这里选择 Anaconda3-5.2.0 Linux 64位版本下载,在终端中输入   wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/ar

一.设置axios返回值为blob 二.使用a标签的down属性下载,如果是IE浏览器,可以使用navigator.msSaveBlob进行下载 // data的数据类型是blob downloadFiles (data) { if (!data) { return } const uA = window.navigator.userAgent const isIE = /msie\s|trident\/|edge\//i.test(uA) && !!('uniqueID' in docu

Anaconda是一个Python语言管理器,支持安装基于Python的开发包,例如tensorflow.Pytorch等,以及各种基于Python的IDE. https://www.jb51.net/article/155635.htm win10+conda+pytorch-gpu安装:https://blog.csdn.net/SpadgerZ/article/details/89468756 设置清华镜像:https://blog.csdn.net/genous110/article/d

我们使用手机的时候经常会看到应用程序提示升级,大部分应用内部都需要实现升级提醒和应用程序文件(APK文件)下载. 一般写法都差不多,比如在启动app的时候,通过api接口获得服务器最新的版本号,然后和本地的版本号比较,来判断是否需要弹出提示框下载,当然也可以通过推送的自定义消息来实现. 我们这里主要讨论的是应用程序下载,并在通知栏提醒下载完成. 实现过程大致分为三步: 创建一个service 在service启动的时候创建一个广播接受者,用于接受下载完成的广播 当BroadcastReceive

继上一篇<在WSL上搭载python编程环境>之后,下载软件和创建新环境的过程非常艰辛,下载太慢,以至于常常中断. 不论用conda安装一些python的包,还是创新独立的编程环境时,出现以下报错: 在anaconda安装完毕之后,通常要做的就是配置更新,这一步主要将conda下载源从国外的网站转移到国内网站,这样就可以大大缩减下载时间,防止出现以上网络问题.该问题的解决方法只有一种,那就是更换conda下载源.下载源通常位于~/.condarc文件中,或者/home/用户名/.condarc

Anaconda官网 https://www.anaconda.com/download/#windows 选择Python 3.6版本 下一步,选择安装路径 下一步,两个方框打上对号,点击Install 下一步,点击Next 下一步,选择skip 下一步,把方框里的对号去掉,点击Finish

Anaconda installer archive:地址1: https://repo.continuum.io/archive/地址2:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/