一、Anaconda安装可以参考笔者的这篇博客：Anaconda安装详细教程二、准备工作1、单击启动AnacondaPrompt创建新虚拟环境2、在AnacondaPrompt依次执行以下命令condacreate-npytorchpython=3.6，创建名字为tensorflow的虚拟环境，再通过命令condainfo--envs可以查到已存在的虚拟环境(tensorflow存在其中)3、再使用命令condaactivatetensorflow激活刚刚建立好的虚拟环境tensorflow，可以看见小括号中由base环境切换到tensorflow环境三、TensorFlow安装1、Tenso
1.新建项目2.导入外部库-python393..pro文件末尾添加代码INCLUDEPATH+=D:/Anaconda3/envs/selenium/includeDEPENDPATH+=D:/Anaconda3/envs/selenium/include .pro文件后段把python39d改为python39这个玩意真是大坑。。。找了好久才发现我后面碰到无法找到-lpython39的问题要在这里改 win32:CONFIG(release,debug|release):LIBS+=-LD:/Anaconda3/envs/selenium/libs/-lpython39else:win32
Anconda+PyTorch最新安装教程（2023-04-29）安装流程1.安装Anaconda装完之后2.创建pytorch环境3.检查显卡（NVIDIA显卡）（AMD显卡可跳过）4.配置阿里云镜像源进入base环境，键入命令5.安装pytorch6.测试我遇到的错误1.下载问题解决办法2.版本问题解决办法安装方法7.CUDA核心NVIDIA显卡成功图其他显卡安装成功图安装流程1.安装Anaconda2.创建机器学习环境3.检查显卡，更新驱动4.配置阿里云镜像源5.安装pytorch6.测试7.CUDA核心1.安装Anacondahttps://www.anaconda.com/downl
1.安装anaconda并创建虚拟环境anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution按照提示一步步安装即可，此处略2.在电脑“开始”找到Anaconda文件夹，选择命令行窗口使用condaenvlist命令查看已有的虚拟环境（首次只有base）使用condacreate-nyour_env_namepython=x.x创建虚拟环境使用condaactivateyour_env_name进入新创建的虚拟环境使用condainstallipykernel安装必要插件使用python-mipykernelinstall--nam
1.安装opencv:python-mpipinstallopencv-python调用时为importcv22.要fromPILimportImage安装：condainstallpillow3.标准库：https://www.jb51.net/article/57834.htm出现错误：ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanOSError:[WinError5]拒绝访问。:‘d:\sf\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\~5py\defs.cp36-win_amd64.pyd’Considerusingthe
目录前言一、Ubantu安装二、VMWareTools安装三、百度网盘安装四、Anaconda五、Pycharm前言最近在研究Linux，决定整合一下教程，以便日后的师弟师妹使用。一、Ubantu安装默认你已经安装好VMWare虚拟机，且在Ubantu官网下载好了安装介质https://cn.ubuntu.com/download下载Ubantu桌面系统。如下： 创建新的虚拟机：自定义，下一步： 默认，下一步： 稍后安装，下一步： 默认，下一步： 更改路径，下一步： 一些系统硬件的配置，一直下一步后，到这里选择网络，我选择第二种，第一种的话需要联系研究所的网管开通新IP的网络使用权： 下面继续
一、背景最近在跑一个深度学习的代码，需要PyTorch的环境。配置成功后，赶紧总结复盘一些，顺带分享出来！！！二、前提条件已经安装好Anaconda。还没有安装好Anaconda的小伙伴们,请先看我的这篇博客:https://blog.csdn.net/Elon15/article/details/125660865?spm=1001.2014.3001.5501anaconda是什么东东呢？通俗的来讲就是一个环境管理器，你可以把它想成是一个池子，这个池子里面有各种名称的环境（名称是由你自己定的，用来标识环境就行）。池子中的环境互不干扰，方便咋们用不同的环境跑不同的代码（因为不同的代码，他要求
目录一、切换目录1.查看原目录2.换目录3.修改结果4.修改权限二、conda虚拟环境相关操作一、切换目录1.查看原目录condainfo 默认是在C盘下面2.换目录打开.condarc文件，在C:\Users\asus目录下，用记事本打开后添加内容。 注意，添加的是自己要修改的目录地址，我的是D:\Anaconda\insatll\envs，注意-后有空格envs_dirs:-D:\Anaconda\insatll\envs3.修改结果再次运行condainfo 成功改变位置。也可以通过命令condaconfig--show查看。如果这一步还没有成功的话，再进行以下操作（我就没有成功，我创建
1.Anaconda简介Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等因此安装Anaconda的好处主要为以下几点：1）包含conda：conda是一个环境管理器，其功能依靠conda包来实现，该环境管理器与pip类似，那有童鞋会问了：我能通过pip装conda包达到conda环境管理器一样的功能吗？答案是不能，conda包的实现离不开conda环境管理器。2）安装大量工具包：Anaconda会自动安装一个基本的python，该python的版本Anaconda的版本有关。该python下已经装好了一大堆工具包，这对于科学分析计算是一大便
文章目录1远程服务器安装anaconda1.1安装anaconda1.2配置环境变量1.3在终端中进入/退出conda环境1.4查看服务器CUDA最高版本(也包含GPU使用率/内存使用情况等信息)2配置PyTorch环境2.1安装PyTorch2.2检验PyTorch安装成功1远程服务器安装anaconda1.1安装anaconda进入anaconda官网，因为服务器是Linux系统，所以点击下图图标：点击下图位置（一般情况下下载这个即可），即可开始下载安装anaconda所需的文件，我这里是Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh（后续更新版本会有差别）：下载好后我
