PyTorch安装教程(Win10),含遇到的问题及解决办法 1. 环境准备 首先,打开PyTorch官网:https://pytorch.org/get-started/locally/ 向下可以看到有如下几个条件: Python:PyTorch仅支持Python3.x,不支持Python2.x: Package Manager: Anaconda:Anaconda可以去官网下载,在这里贴一个图文教程:https://blog.csdn.net/weixin_43715458/article/

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本文转载自:https://blog.csdn.net/u010837612/article/details/80029212 相信大家都比较困惑,百度网盘客户端限速后一般只有几十K的下载速度,Windows有百度网盘破解版,但MAC的破解版似乎不存在,要提速的话,一般的做法是开超级会员(27元/月),身为程序员的我们,是不是有更黑科技一点的方法呢?答案是肯定的,接下来我介绍一种正在使用的方法.(此方法不需要百度网盘客户端) 第一步:下载所需工具:(①②步我放在同一个文件夹,可一起下载,链接失效

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上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速.神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda.pip.轮子). 还未下载安装 CUDA 和 Anaconda,请看往期文章,是全套系列的总结,包你不用开很多网页,然而只为了下载安装一个工具而已.... Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中的神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络的运算,

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因为百度网盘没有Linux下的客户端,所以无法直接下载网盘里的资料了.各路大神各显神通,提出了各种解决方法,这里只介绍两种. 1.BaiduPCS Github上有人通过Go语言写了一个Baidu网盘的客户端,下载地址:https://github.com/iikira/BaiduPCS-Go  Ubuntu 只需要下载安装包 BaiduPCS-Go-v3.5.6-linux-amd64.zip,运行 BaiduPCS-Go即可,使用的时候和shell 终端方法一样,下载速度也足够快.主要特色:

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