目录前言一、配置Anaconda二、配置PyCharm三、配置PyTorch四、配置Jupyternotebook前言本人浏览了大量教程，踩过很多的坑，我将配置的过程详细具体的教给大家，只要按照步骤来一定可以配置成功。一、配置Anaconda进入Anaconda官网，点击Download点击Download之后会进入该页面--------------------------------------

(8层）介绍四、构建AlexNet(8层）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、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境

tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、编译五、训练六、模型评估七、保存和加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境

第一步：检查显卡支持的cuda版本1.第一种方法：win+R打开cmd，输入nvidia-smi，我的显卡是nvidiaTITANXP，支持的cuda最高版本是11.0（向下兼容）图1cmd查看显卡支持的cuda版本2.第二种方法：搜索框输入nvidia,出现nvidia控制面板，打开帮助中的系统信息，选择组件，出现cuda版本信息。第二步：官网下载cudaNVIDIADeveloper

这篇文章将介绍基础知识，因为很多读者咨询我如何用VSCode配置Keras深度学习环境，并对比常用的深度学习框架，最后普及手写数字识别案例。

OS:Linux:Ubuntu14.04安装：1.Pip(Python2.7.9或以上自带pip）：sudoapt-getinstallpyton-pip2.尝试安装scikit-neuralnetwork:需要numpyscipytheanosudopipinstallscikit-neuralnetwork错误：SystemError:cannotcompile"python.h".Perha

简要地汇总了一下配置环境所所用到的教程首先要看好自己要执行代码里，所要求的对应版本需求，再根据具体需求进行下载安装（版本一定要对应，否则就会出现很多错误）前言本文是Ubuntu22.04.2LTS基于linux系统下（一）Anaconda安装教程https://blog.csdn.net/sonapingo/article/details/124165317?ops_request_misc=&r

文章目录前言一、安装环境介绍1.安装Anaconda2.安装PyTorch3.配置PyCharm二、详细安装流程1.Anaconda2.PyTorch3.配置Pycharm问题问题一：问题二：前言在学习深度学习，目标检测这些人工智能领域的东西时，绕不开一个东西就是PyTorch。这篇博客就是关于的这个环境的配置，最主要的就是讲一下在配置过程中遇到的问题。一、安装环境介绍1.安装Anaconda安装

配置anaconda+CUDA+cudnn+pycharm深度学习环境使用anaconda配置pycharm虚拟环境使用anaconda配置pycharm虚拟环境为什么要使用anaconda配置虚拟环境

一、准备深度学习环境下载yolov7代码下载完成解压放在自己的主目录命名yolov7-4二、准备自己的数据集1.进入主目录2.进入data目录下把你的xml文件夹命名为Annotations，把你的存放图片文件夹命名为

@[TOC](【Ubuntu新手入门2】深度学习环境配置Anaconda+Pycharm+pytorch)，VScode安装与远程连服务器前言本系统：Ubuntu18.04，anaconda最新，Pycharm

NVIDIA驱动安装首先查看电脑的显卡版本，步骤为：此电脑右击-->管理-->设备管理器-->显示适配器。就可以看到电脑显卡的版本了。然后按照电脑信息，到地址去安装相应的驱动，Notebooks是笔记本的意思，然后下载即可；安装完之后，按win+r打开命令行窗口，输入以下命令:Anaconda环境的安装与配置具体详细的可以参考这一篇:Anaconda安装与配置-CSDN博客Pytorch环境安装如

因为要运行pointnet等算法，搭建环境，以下所有过程本人亲测有效，有什么问题本人不懂。蓝色都是直接可以点击的链接，根据提示选择你想要的链接背景：联想小新潮7000电脑。windows11、ubuntu20.04、pycharm20.3.5windows安装ubuntu双系统首先请根据参考文献根据你的电脑判断属于以下四种安装类型哪一种：AMBR传统bios+单硬盘BMBR传统bios+双硬盘（S

学习笔记，主要是记录自己目前进行的操作，以便自己回顾，各位大佬有指导意见也欢迎交流啊一、安装minicondaLinux下安装miniconda_linux安装miniconda_摸鱼肥仔的博客-CSDN博客#第一步下载miniconda安装包#安装包连接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/，查找相应安装包wget-cht

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052承接上文：自己深度学习环境搭建和免费环境使用+Tensor构造+Tensor基本操作

4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境

4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境

李沐大神《动手学深度学习》安装篇——通用AI、深度学习、机器学习环境Anaconda+cuda+cudnn+Pytorch(手把手教你安装深度学习环境）——这里是GPU+PyTorch版本文章目录李沐大神

环境配置（Win）一、安装MinicondaMiniconda—condadocumentation更改镜像源condanotepad.condarcpypipipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple二、安装Githttps://ghproxy.com/https://github.com/git-f

李沐深度学习环境安装（包括pytorch和d2l）目录一、安装Anaconda3二、安装GPU版本的pytorch三、使用jupyternotebook运行李沐书籍的源码目录一、安装Anaconda3进入

之——深度学习环境目录之——深度学习环境杂谈正文1.各种依赖库1.1pytorch的底层依赖库1.2opencv依赖1.3torchvision0.9.0依赖2.安装pytorch3.安装torchvision

、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境

、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境

 本文主要完成搭建自己的Ubuntu18.04深度学习环境搭建（Anconda和ROS共存）的搬运工作。

默认你已经完成Ubuntu20.04的安装，如果没安装的话可以参考其他博客，我的显卡是GTX1660Ti一、NVIDIA显卡驱动安装大多数人在安装Ubutnu20.04系统的时候为了节约时间，通常不会勾选“图形或无线硬件，以及其他媒体格式安装第三方软件”，系统会默认使用Ubuntu社区自己开发的开源显卡驱动“nouveau”，而不是NVIDIA的显卡驱动，这里我主要讲如果没有勾选那个选项，后续该如

前言最近在配置深度学习环境的时候遇到一堆的Bug，其中一部分的库对VisualStudio的版本有一定要求，所以需要对VisualStudio2013动手了。

实验室服务器没有根权限导致很多简易版操作不能完成，看到sudo命令就崩溃，但是在不同模型的要求里重装cuda对于我等来说简直是不可逃避的操作，所以为大家总结无权限卸载cuda并重装的最简方案，不涉及图形界面，可以远程操作。1.卸载CUDA1.1VisualStudioCode操作（推荐）STEP1:在拓展服务商店安装SSH远程服务这里的具体远程服务配置可以参考：VSC远程连接SSHSTEP2：通过

深度学习小白从零开始学习配置环境，记录一下踩过的雷坑，做个学习笔记。配置了好几次之后总结出来的最简单，试错成本最小的方案，分享给大家~安装顺序：Anaconda+CUDA+CuDnn+PytorchSTEP1.Anaconda1.1Anaconda的简介Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。安装它可以方便我们后

[注意]2,3,4,5中的方法适用于普遍服务器1.创建并打开EC2在这里插入图片描述[注意]在创建的过程中需要保存pem密钥，该密钥在之后的登陆中长期需要事实上AWS中DeepLearning的AMI已经为我们安装了CUDA8，CUDA9以及CUDA10以及相匹配的CuDNN，使用时只需注意版本即可，CUDA版本更换见附件2。找到创建的EC2，“操作”中可以进行实例的启动和关闭在这里插入图片描述2

文章目录1.创建并打开EC22.通过ssh访问EC2并进行相关操作3.通过scp实现windows与ubuntu服务器文件传输（上传本地数据文件）4.搭建anaconda环境5.通过本地计算机访问远程AWS中的tensorboard和jupyternotebook5.1方法15.2方法2附件1下载cuda2AWS相关信息[注意]2,3,4,5中的方法适用于普遍服务器1.创建并打开EC2打开AWS中

摘要不要安装DockerDesktop！我们将在Ubuntu中自行安装Docker。请安装Windows10InsiderBuild或Windows11（Beta也行）。（稳定发行版无法在WSL2中使用GPU）请安装WSL2w/Ubuntu20.04或同等版本。请安装NvidiaCUDA软件包（不是CudaToolkit）。请在WSL2/Ubuntu中手动安装Docker。请在WSL2/Ubunt

从Python安装到深度学习环境搭建1.Anaconda安装python可以通过官网下载exe，这里提供的是使用anaconda创建多个虚拟的python环境，使用AnacondaPrompt管理虚拟环境更方便

研一饱受环境配置折磨，借着这个机会，记录一下自己是如何配置环境的。我的建议是看一下pytorch官方现在的版本，然后按照版本去配置。我们就按照自己想安装的版本去配置。AnacondaAnaconda作为一个强大的工具，它提供了一个集成的环境，其中包括我们经常使用的数据分析、科学计算和机器学习的常用库和工具。并且它可以让我们建立独立的python环境，每个环境都可以有自己的包和依赖项。避免不同环境造

1.1、YOLOv8深度学习环境搭建及安装1.1.1环境详细配置我的显卡配置为：RTXA4000(16GB)具体环境：PyTorch1.8.1Python3.8(ubuntu

1.2目标检测1.3实例分割1.4分类1.5姿态检测二、训练数据标注三、数据集训练方法3.1命令训练3.2代码训练前言：需要先安装CUDA和Anaconda，它们的安装参考我这篇文章：Ubuntu配置深度学习环境

先讲解windows下深度学习环境的搭建步骤一安装AnacondaAnaconda是一个用于科学计算的python发行版，支持linux,mac,windows系统，提供了包管理和环境管理的功能，Anaconda

Docker常用操作有些深度学习环境依赖非常棘手，编译总是不通过，即使编译通过运行又会出现库链接问题，非常烦人。

环境搭配（可根据自身需要以及版本变化进行调整）：1、cuda10.0+tf-1.13.2+keras-2.2.5(2.3.1)/tf-1.14.0+keras-2.3.1/tf-1.15.2+keras-2.3.1，科研开发兼容2、torch1.4.0+cu100&torchvision0.5.0+cu1003、下载cuda10.1备用一、安装anaconda3第一步：安装anaconda3,选择

一、安装Tensorflow建议使用阿里云镜像,使用pip进行安装tensorflow、tensorflow-gpu：pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simpletensorflow--trusted-hostmirrors.aliyun.compipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simpl

1.在windows系统下，IDLE启动错误，spyer打不开，jupyter打不开，出现连接不上，python.exe,pythonw.exe已停止工作等错误。法1：关闭Windows防火墙，若错误消失，说明防火墙阻止了程序启动python.exe和pythonw.exe。具体操作：控制面板-windows防火墙-允许程序或功能通过windows防火墙-允许运行另一程序-浏览-定位到python

个人微信公众号：AI研习图书馆，欢迎关注~深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~一、引言进行深度学习环境配置时，Python版本往往影响着框架的版本，如tensorflow和pytorch等深度学习框架

写在前面，这篇博客之前的内容是由于上某门选修课老师提供的资源是华为的云服务器，后来自己跑一些实验的时候自己找一些比较便宜的服务器搭建环境，比如AutoDL，再者，之前的内容写的太烂，所以结合AutoDL使用和连接修改一下本篇博客内容。ps：我的邀请连接点点可以增加我的时长，虽然我已经用不到了orz1、创建服务器实例1.注册账号，点击控制台2.点击租用新实例，选择一个自己可以接受的价格的实例，点击立

深度学习环境在Docker上搭建（基于Linux和WSL）一、深度学习环境配置选择在深度学习领域，配置环境的常见做法是使用conda来实现环境隔离。

文章目录前言1.账号申请2.登录高算平台网站3.安装Xshell，Xftp软件4.连接高算平台5.安装Anaconda6.安装CUDA7.配置cuDNN8.安装torch和torchvision9.提交作业测试10.解压与压缩文件11.其他结语前言目前一些学校为了便于师生进行大规模的计算任务，构建了服务器集群，尽管学校一般都会进行培训和给出操作手册，但往往对于具体的任务缺乏详细地操作流程说明和具体

Semi-SupervisedGAN理论与实战（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制运行环境：电脑系统：Windows10语言环境：python3.10编译器：Pycharm2022.1.1深度学习环境

1.下载VScode链接：https://code.visualstudio.com/Download在扩展处下载插件（C++、chinese）2.下载opencv源码快速下载：https://www.raoyunsoft.com/opencv/配置环境变量。3.下载MinGWx64编译器下载地址：https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/下

配置的环境以TensorFlow-gpu为例包含环境配置和pycharm中新建项目两个部分环境配置的笔记来自于以下链接：(34条消息)深度学习环境配置7——（30系显卡）windows下的tensorflow-gpu

拉取镜像$dockerpullpytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel查看本地已有镜像$dockerimages运行容器$dockerrun-it-v/home/cenjw/dataset/:/home/data\-v/home/cenjw/kt/:/home/ktmodel--gpus=all--name=torchenv\pytorch/pytor

1.解决方法配置深度学习环境时，打算安装cudatoolkit11.2和cudnn8.1，当使用condainstallcudnn==8.0时，却搜索不到这个版本的包，解决方法如下：condasearchcudnn-cconda-forge

Kafka_deepstreamdocker_羽化登仙°的博客-CSDN博客https://soulteary.com/2022/05/20/use-docker-to-run-huggingface-models.htmldocker完整深度学习环境搭建