深度学习环境

深度学习环境配置pytorch-GPU版本

一、下载与安装Anaconda官网：https://www.anaconda.com/download安装时添加环境变量勾选上，这样可以减少一步操作，不用再去自己手动添加了。二、在anaconda里面创建虚拟环境创建虚拟环境，其中pytorch为虚拟环境名，3.8.8对应python版本号：condacreate-npytorchpython=3.8.8激活进入虚拟环境，其中pytorch为虚拟环
Element_南笙·2023-08-02 14:50

ARM, rk3399 深度学习环境及Python版本ncnn编译

一、安装conda习惯了windows上Anaconda的使用，找了找在ARM平台上也有对应的Conda环境首先查看硬件环境，在终端输入uname-a输出为：Linuxforlinx4.4.189#1SMPFriMar2009:58:30UTC2020aarch64aarch64aarch64GNU/Linux硬件为aarch64，这个也是ARM的一种安装包有三种选择1、miniconda2、Ar
咕噜咕噜_water·2023-08-01 07:10

4060深度学习环境配置---win11环境

主要参照深度学习环境配置8——（30系显卡）windows下的torch==1.7.1环境配置_Bubbliiiing的博客-CSDN博客大佬博客里有下列各个安装过程。但下载的包不一样。
花枝666·2023-07-31 10:12

深度学习100例 | 第31天-卷积神经网络（DenseNet）识别生活物品

我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1显卡（GPU）：NVIDIAGeForceRTX3080数据：【传送门】本文选自专栏
K同学啊·2023-07-29 18:17

Ubuntu系统nvidia-smi命令报错

最近配置深度学习环境遇到的天坑：nvidia-smi命令报错！网上收集了很多资料，基本上都是说要配置匹配的gcc版本但是，我试了很多次，依然不行！！！！
欧阳AI锋·2023-07-29 11:50

Ubuntu安装Cuda，Cudnn深度学习环境

Ubuntu安装Cuda，Cudnn深度学习环境欢迎大家关注公众号猫说AI，接入了ChatGPT，供大家免费使用。预告：下期我们将基于ubuntu生成虚拟数字主播小艾！
jayecho·2023-07-29 04:20

深度学习100例 | 第31天-卷积神经网络（DenseNet）识别生活物品

我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1显卡（GPU）：NVIDIAGeForceRTX3080数据：【传送门】本文选自专栏
晨星同行·2023-07-28 19:08

Windows10+Python+Yolov8+ONNX图片缺陷识别，并在原图中标记缺陷，有onnx模型则无需配置，无需训练。

目录一、训练自己数据集的YOLOv8模型1.博主电脑配置2.深度学习GPU环境配置3.yolov8深度学习环境准备4.准备数据集二、Python+Onnx模型进行图像缺陷检测，并在原图中标注1、模型转换
放氮气的蜗牛·2023-07-27 15:07

unbuntu2004深度学习环境配置指南

从无到有Ubuntu16.0418.0420.04安装+Todesk+Chrome+NVIDIA驱动+CUDA+Cudnn+Anaconda3+Pycharm超详细教程+踩坑问题_钰宸y的博客-CSDN博客https://www.cnblogs.com/wangtianning1223/p/16978609.htmlsudoapt-getinstalllibcudnn8=8.6.0.163-1+c
MagicPenMa·2023-07-27 13:15

conda创建的环境，打包下载，然后在其他设备离线安装环境，python部署时需要依赖，通过conda一步解决依赖迁移问题

首先，我们通过conda创建虚拟环境，搭建深度学习环境，但是开发好以后，在一些没有实时性要求的场景，我们不需要使用c++部署，通过python端部署即可，同时有的大的框架，python端部署效率已经很高了
zsffuture·2023-07-26 07:58

yolo的模型转换权重pt文件转onnx（1）

yolov55.0训练标注的数据集，生成best.pt模型权重labelImg软件：用来标注数据集cuda11.3Python3.7需要配置yolov5环境的，请点击以下链接：Ubuntu20.04配置深度学习环境
耳语ai·2023-07-26 04:57

GAN入门｜第二篇：人脸图像生成（DCGAN）

JupyterNotebook深度学习框架：Pytorch2.0.1+cu118显卡（GPU）：NVIDIAGeForceRTX4070相关教程：编译器教程：【新手入门深度学习|1-2：编译器JupyterNotebook】深度学习环境配置教程
K同学啊·2023-07-25 18:31

在ubuntu16.04 LTS环境中配置keras

在ubuntu16.04LTS环境下安装keras在开始开发深度学习应用之前，先建立自己的深度学习工作站，在没有NVIDIAGPU支持下，建议使用UNIX工作站，本文深度学习环境搭建在ubuntu16.04LTS
爱折腾的捣蛋鬼·2023-07-25 03:08

拯救者Y9000P+Ubuntu22.04双系统安装+配置深度学习环境

目录电脑配置:一.安装双系统1.如何卸载Ubuntu系统2.制作U盘启动盘3.分区4.设置引导项5.其余安装过程二.完善系统软件1.进入系统后，查看显卡驱动器版本2.安装搜狗拼音输入法3.安装anaconda4.配置conda的源5.用conda创建虚拟环境6.在虚拟环境中安装pytorch7.安装vscode8.安装pycharm9.制作pycharm图标10.把conda环境加入pycharm
OneBlackCat·2023-07-24 22:47

365天深度学习训练营-第T5周：运动鞋品牌识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2一、前期工作：1、导入数据集fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers
风筝超冷·2023-07-24 18:13

365天深度学习训练营-第T6周：好莱坞明星识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2一、前期工作：1、导入数据集importos
风筝超冷·2023-07-24 18:13

365天深度学习训练营-第T4周：猴痘病识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2一、前期工作：1、导入数据集fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers
风筝超冷·2023-07-24 18:12

深度学习-第R1周心脏病预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境：TensorFlow2.13.0一、前期工作：1、导入数据集age
风筝超冷·2023-07-24 17:32

深度学习训练营之生成对抗网络

天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第G1周：生成对抗网络入门原作者：K同学啊|接辅导、项目定制环境介绍语言环境：Python3.10.13编译器：jupyternotebook深度学习环境
无你想你·2023-07-24 16:21

深度学习anaconda+pycharm+虚拟环境迁移

下载anaconda:Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorpycharm+汉化包二、安装anaconda深度学习环境配置
彩色面团儿·2023-07-24 15:16

pytorch(八）：YOLOv5-C3模块实现

Pytorch实战|第P8天：YOLOv5-C3模块实现(训练营内部成员可读)●原作者：K同学啊|接辅导、项目定制1开发环境电脑系统：ubuntu16.04编译器：JupterLab语言环境：Python3.7深度学习环境
放鹿的散妃·2023-07-24 15:48

Windows下PyTorch深度学习环境配置（GPU）

一：下载Anaconda（路径最好全英文）（下载好后，可以创建其他虚拟环境，因为是自己学习，所以先不放步骤，有需要者可以参考B站up我是土堆的视频）二：利用conda或者pip安装PyTorch1.确定自己安装的CUDA版本与GPU关系1.确定显卡型号（如图右上角，我是1050ti）确定显卡算力6.1（更多CUDA和GPU间的算力关系可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/
巨弱啊·2023-07-21 15:56

ubuntu 20.04 4090 显卡驱动安装 深度学习环境配置

1.显卡驱动安装准备工作：换源安装输入法：重启的步骤先不管（自选）sudoaptupdate&&sudoaptupgrade禁用nouveau驱动（这个驱动是ubuntu开源小组逆向破解NVIDIA的开源驱动，与英伟达的原有驱动不兼容）执行完第2.3步，先不重启。打开软件和更新,选择附加驱动，安装推荐驱动（第一个），点击应用更改。由于几次重装系统，这里选了525保险，安装535也行。open：开源
紫色银杏树·2023-07-19 21:50

ubuntu18.04构建深度学习环境

18.04构建深度学习环境整个流程经过测试，希望能帮助入门小朋友安装anaconda3安装pycharm进行代码调试整个流程经过测试，希望能帮助入门小朋友亲爱的朋友们，如果您安装好了GPU显卡驱动你就可以根据如下步骤进行深度学习框架搭建了哦
liqiang12689·2023-07-19 01:50

在pycharm中安装pytorch

现状已有python运行环境3.10，并长期使用pycharm，现有需求深度学习，遂即更新显卡4070，并且配置深度学习环境。
ManRock·2023-07-18 10:47

环境搭建07-Aanaconda虚拟环境中搭建自己所需要的深度学习环境--cudatoolkit,cudnn,tensorflow-gpu,...

1.创建一个新的conda环境。condacreate-npy36_cuda10_tf1131python=3.6##创建指定python版本的conda环境sourceactivatepy36_cuda10_tf1131##激活conda环境2.安装所需版本的cuda和cudnn。可以在网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/ma
JLGao的博客·2023-07-18 09:08

全网首发！卷积神经网络（AlexNet）实现目标识别【附全部源码】

网络模型五、编译六、训练模型七、模型评估八、保存and加载模型九、预测一、前期工作本文将采用AlexNet实现鸟类图片的识别分类我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境
晨星同行·2023-07-18 05:03

从零开始下载torch+cu（无痛版）

配置torch的GPU版具体步骤1,查看电脑安装的Cuda版本2，在pytoch官网检索待下载whl包名以及版本3，下载指定torch，torchvision，torchaudio三个库4，安装进目标深度学习环境中
风吹落叶花飘荡·2023-07-18 01:57

vscode搭建python环境

在前面《win10下深度学习环境的安装配置》下，对于环境的配置进行了简单介绍。这段时间，我打算将开发环境切为vscode+anaconda,界面借助qt进行设计。在此记录了配置。
finhaz·2023-07-17 17:38

Ubuntu20.04搭建Pytorch1.8深度学习环境

1.环境版本Ubuntu20.04Python3.8(基于anaconda3)nvidia-driver460.73cuda-version11.2pytorch1.8.12.安装过程1.安装nvidia驱动sudoaptinstallnvidia-driver-460安装完后重启系统，shell中输入nvidia-smi出现如下页面即安装成功+--------------------------
年少轻与狂·2023-07-17 17:25

【新手流程】1小时解决Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch+Pycharm深度学习环境配置

1小时速通目录1、安装Anaconda2、安装Cuda+Cudnn3、安装Pytorch4、安装Pycharm5、配置Pycharm环境1、安装Anaconda点击进入Anaconda官网：Anaconda.com官网https://www.anaconda.com/download/如果下载速度太慢可以使用这个镜像链接：Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|
小菜鸡竟是我自己·2023-07-17 04:43

全网最新最全的基于Tensorflow和PyTorch深度学习环境安装教程: Tensorflow 2.10.1 加 CUDA 11.8 加 CUDNN8.8.1加PyTorch2.0.0

本文编写日期是：2023年4月.Python开发环境是Anaconda3.10版本，具体Anaconda的安装这里就不赘述了，基础来的。建议先完整看完本文再试，特别是最后安装过程经验分享，可以抑制安装过程中一些奇怪的念头，减少走弯路。目录1.NVidia驱动安装2.安装CUDAToolkit3.安装Tensorflow2.10.14.添加CUDNN加速包5.验证是否成功安装和调用GPU进行运算6.
dogoogle·2023-07-16 12:58

深度学习环境安装|PyCharm,Anaconda,PyTorch,CUDA,cuDNN等

本文参考了许多优秀博主的博客，大部分安装步骤可在其他博客中找到，鉴于我本人第一次安装后，时隔半年，我忘记了当时安装的许多细节和版本信息，所以再一次报错时，重装花费了大量时间。因此，我觉得有必要把主要过程记录下来，以便下次需要时快速安装。以下过程不一定适用于所有人，因为它是基于我第二次安装时所遇到的问题和关键步骤的记录，谢谢大家。我下载的是“CUDA11.1+PyTorch1.9.0+…”使用的co
NiUoW·2023-07-16 11:35

Win10+Anaconda+RTX3070+Pytorch-GPU深度学习环境搭建

一、CUDA安装1.查询CUDAdriver版本：2.下载并安装：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperPreviousreleasesoftheCUDAToolkit,GPUComputingSDK,documentationanddeveloperdriverscanbefoundusingthelinksbelow.Pleaseselectthereleasey
despacito,·2023-07-15 17:33

Linux服务器安装Python+PyTorch+CUDA深度学习环境之一：Anaconda的安装

Linux服务器安装Python+PyTorch+CUDA深度学习环境前言一、安装Anaconda1.下载Anaconda2.安装Anaconda3.修改Anaconda环境变量4.检测是否安装成功5.
笔墨り轻狂·2023-07-13 18:15

深度学习-第T2周——彩色图片分类

一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊二、我的环境电脑系统：Windows10语言环境：Python3.10.8编译器：VScode深度学习环境：Tensorflow三、前期工作
风筝超冷·2023-06-24 09:35

深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别

一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊二、我的环境电脑系统：Windows10语言环境：Python3.10.7编译器：colab在线编译深度学习环境：Pytorch三、前期工作
风筝超冷·2023-06-24 09:49

365天深度学习训练营-第T3周：天气识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：TensorFlow入门实战｜第3周：天气识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：语言环境：Python3.10.7编译器：VScode深度学习环境
风筝超冷·2023-06-24 08:45

Conda 常用指令 (Mac)【下载 安装 环境配置 查看 创建 激活 配置cuda 拷贝环境】

本文旨在介绍用conda配置一个新的深度学习环境的全过程。
euzmin·2023-06-21 23:59

【pytorch】新的windows电脑从头搭建pytorch深度学习环境（完整版+附安装包）

文章目录新的windows电脑搭建pytorch深度学习环境电脑环境的配置显卡驱动cudacudnnpytorch开发软件的安装minicondavscodepytorch环境的安装conda安装python
远瞻。·2023-06-20 11:19

4070配置pytorch-GPU过程记录

为新买的电脑配置深度学习环境，记录几个踩坑点我的电脑信息：4070显卡，最高支持CUDA12.0，已安装pycharm,anaconda并且已经创建环境python=3.10在安装CUDA之前需要先确定
车子房子票子·2023-06-20 09:01

【DeepLearning】Ubuntu中深度学习环境配置完整流程

Ubuntu中深度学习环境配置完整流程1显卡驱动2cuda3cuDNN4torch5torchvision1显卡驱动支持cuda的所有显卡型号:Link查询显卡型号lspci-nn|grepVGA即VendorID
G.Chenhui·2023-06-20 09:21

使用yolox训练自己的数据集并测试

包括数据集以及权重文件）：链接：https://pan.baidu.com/s/1JNjB42u9eGNhRjr1SfD_Tw提取码：otq02.训练模型：修改模型里面的数据集以及一些参数1.选择配置好的深度学习环境
Dragon_0010·2023-06-19 16:59

Ubuntu14.04下基于nvidia-docker的Tensorflow深度学习环境搭建

*记录一下配置过程，内容基本上是配置的每一步中遇到的问题及网上找到的对应方法，格式会比较混乱。做一些记录，为学弟学妹们后来搭建新服务器提供些参考（如果老师还给买新服务器），也希望能帮到有需要的人。系统配置：CPU至强E5-2620V3，GPU:NVIDATITANX,OS:Ubuntu14.04LTS实验室到了块TITANX，服务器上终于有显卡了。周末捣鼓着装上驱动把GPU支持的Tensorflo
chanbupt·2023-06-18 10:03

pytorch安装记录

pytorch下载因为要配置深度学习环境，经常需要新建虚拟环境安装pytorch,因此简单记录一下。
美兰区邓紫棋·2023-06-16 10:26

报错：Attempting to capture an EagerTensor without building a function.

  基于之前写的搭建深度学习环境这篇博客，自己跑了一些LSTM、GAN的代码，中途遇到过一些报错，分享给大家，避免大家再踩坑（而且这些坑一踩可能就是一天，晕倒~~）AttemptingtocaptureanEagerTensorwithoutbuildingafunction
JM1307hhh·2023-06-16 10:26

pycharm搭建pytorch环境

搭建深度学习环境所需资料（md我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命）不过还是认识到很重要的一点，在书上找再多的资料都不如自己亲身实践一下还是要总结一下学了what不然白捯饬了1、cuda，pytorch
秀秀的奇妙旅行·2023-06-15 09:23

在pycharm中安装并配置pytorch深度学习环境

pycharm中安装和配置pycharm前提条件已经安装了anaconda和pycharm查看自己的显卡驱动版本查看驱动程序版本，以便后面选择cuda软件版本cuda版本，这里是实际的cuda版本，但是可以用低版本的cuda软件去管理高版本，应该理解为高版本兼容低版本才合适选择适合的CUDA版本根据上面的显卡驱动程序版本选择cuda管理工具软件CUDA12.1ReleaseNotes(nvidia
yrtsophon·2023-06-15 09:21

启用Docker虚拟机GPU，加速深度学习

https://blog.csdn.net/mogoweb/article/details/80633235这篇深度学习环境配置有两个关键词，一个是Docker虚拟机，另一个是GPU加速。
达微·2023-06-15 04:44

conda环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境

本文参考：在conda虚拟环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境（新手必看！简单可行！）
seaside2003·2023-06-15 03:23
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