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随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础安装配置内容。
提示:以下是本篇文章正文内容,可供参考
一定要记住anaconda你下载的版本适配的python版本
官网下载:
https://www.anaconda.com/
下载以前的版本(比较稳定):
https://repo.anaconda.com
新建python
conda create -n pytorch(自己定的名字) python=3.7(自己定的python版本)
输入y,然后等待下载完成
1、激活一个环境
conda activate pytorch(取的名字)
2、关闭一个环境
conda deactivate
3、删除一个环境
conda remove -n pytorch(取的名字) --all
然后查看anaconda安装目录下的envs文件夹下是否还有这个环境,有的话删除掉
进入到自己新建好的环境(笔者的环境是py37)
下载pytorch
win+r输入nvidia-smi
,确保Driver Version大于396.26(如果没有大于就去英伟达官网更新驱动),并记住CUDA Version版本大小
https://pytorch.org/
笔者的CUDA Version为11.1,没有适合的CUDA版本,所以点击下面的Previous Version of PyTorch
注意,笔者下载的是Stable、windows、pip(intel用pip,NVIDIA用conda)、10.2)
把这个复制粘贴到新建好的python环境中
然后出现y/n中选择y就可以
输入pip list
,查看我们的包是否被安装,这里可以看到torch相关的包都安装了。
我们输入python进入下Python环境,然后输入import torch,如果没有报错说明可以导入成功。
输入torch.cuda.is_available(
)查看torch是否可以使用显卡,True就代表可以!
conda install nb_conda
,遇到提示输入y安装。conda install ipykernel
,然后根据提示输入y进行安装
在这里面就可以看到我们配置好的jupyter
点击create,等待pycharm加载好
在python console中输入如下代码
返回true则配置正确
以上则是整篇文章的所有内容,感谢观看,觉得可以的话麻烦三连
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