- 写在前面 最近,学习之余,想继续搞以前的深度学习.虽然电脑上已经安装配置好tensorflow,但是鉴于其学习难度较高,且我是一个忠实的Pythoner(爱所有Python化的东西),因此果断入坑! 这里有几篇对比tensorflow和pytorch的文章,希望能增加对二者认识. 1:PyTorch vs TensorFlow,哪个更适合你 2:用PyTorch还是TensorFlow?斯坦福大学CS博士生带来全面解答 3:PyTorch 到底好用在哪里? - 安装过程 然而,安装过程并非一

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.

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

在Windows10上配置完MXNet 1.3.0后,再配置PyTorch 1.0时,发现两者需要依赖的NumPy版本不一致,之前是通过pip安装NumPy,根据pip的版本不同,会安装不同版本的NumPy,使用起来很不方便,而且MXNet和PyTorch依赖的Python版本也可能不同,这里使用Anaconda来轻松解决以上问题. 简单来说,Anaconda是包管理器和环境管理器,它可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本,其包含了conda, numpy, scip

由于2019年4月16日和25日清华和中科大分别宣布停止Anaconda镜像服务,因此从2019年5月开始安装Pytorch都会出现一下错误: CondaHTTPError: HTTP 404 NOT FOUND for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch/repodata.json 由于本人之前的conda源为清华源,因此这里需要使用以下命令先删除清华的源,之后换成上交的源: conda con

环境:Ubuntu18,Python3.6 首先登录服务器 ssh username@xx.xx.xx.xxx #登录一个已有的username 新建用户 sudo adduser username sudo usermod -aG sudo username 然后退出 exit 重新登录 ssh username@xx.xx.xx.xxx #这里是新创建的username 安装pip sudo apt install -y python3-pip 用阿里云的镜像进行虚拟环境virtualenv

1.下载 https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/Python-3.5.2.tgz 2.安装 上传到linux服务器 #进入上传文件的目录 cd /app/programs/ #解压 .tgz #进入解压后的目录 cd Python- #配置安装信息 ./configure --prefix=/usr/local/python3/ #编译并安装 make && make install 3.测试 输入 python命令,出现以下界面说明安装成功 Ct

centos7 python3.5 下安装paramiko 安装开发包 yum install openssl openssl-devel python-dev -y 安装pip前需要前置安装setuptools wget --no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-19.6.tar.gz#md5=c607dd118eae682c44ed146367a17e26 ta

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

win7 环境下: Python3.5默认安装路径是当前用户的 AppData\..  下 这么做的一个可能原因是 现在安装过程中默认是install just for me,这个会把python默认安装到AppData文件夹中,如果选了install for all users,就会默认安装到C盘根目录了.这算是访问控制吧. python3.5 安装: 方法/步骤   输入官网https://www.python.org/,下载所需版本的安装包   双击下载好的安装包   自定义安装,并添加到

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com ubuntu 16.04用了1年多了,18.04版已经发布也半年了,与时俱进,重装Linux系统,这里主要记录下gpu加速pytorch 1.0.0版本的安装. 一.工具安装 sudo apt-get install gcc sudo apt-get install g++ sudo apt-get install make 二.禁用nouveau sudo gvim /etc/modprobe.d

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

这几天为了运行python的图像转换的项目,不得不安装pytorch,安装了两天,最后把经验记录一下. 如果版本不匹配会抛出很多错误,而网上的各种解决方式有大部分也解决不了问题. 在安装pytorch之前,首先是你的PC安装的是NVIDIA显卡,然后打开NVIDIA控制面板,查看CUDA的版本,老的显卡建议就到8.0,因为9.0的cuda要求显卡的计算能力在3.5以上 我的显卡计算能力只有3.0.如果显卡的版本较低需要进行cuda版本升级. 运算能力参照:https://blog.csdn.ne

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

在Python3.5中安装Scrapy第三方库 pip install Scrapy 安装到后面出现的这类错误: error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools 按照提示是需要安装一个C++14.0的一个库,在https://www.

安装 python3.7 下载安装包 wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.1/Python-3.7.1.tgz 解压 tar -xvzf Python-3.7.1.tgz 切换路径 cd Python-3.7.1 安装 ./configure # 默认安装到 /usr/local 目录下 ./configure --enable-optimizations --prefix=/opt/python3.7 # 或者指定安装路径 /opt/pytho

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

Python3.7 + jupyter安装(CentOS6.5) 方法一(anaconda): anaconda是一个开源的Python发行版本 包含conda,python等大量的科学包以及依赖 优点:开箱即用,无需自己解决兼容问题 缺点:比较庞大,安装包600M,解压出来3.5G 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 下载安装脚本(600M) 执行交互式脚本,自定义安装目录 最后不要执行初始化文件,让它单独存

本文转载自 Centos6下Python3的编译安装 系统环境:CentOS 6.8-Minimal 安装Python依赖包: 1 [root@Python src]# yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make 下载Python源码包: 1 [root@Python src]# wget http://mirrors.so