python 비디오 튜토리얼이 칼럼에서는 PyTorch 설치 가이드
을 소개합니다. python video Tutorial
본 블로그에서는 주로 소개하는 내용을 Anaconda
가상 환경에 PyTorch
환경을 만듭니다. Anaconda
소프트웨어는 기본적으로 성공적으로 설치되었습니다. Anaconda
虚拟环境中创建 PyTorch
环境,默认已经PyTorch 설치 가이드에 대한 자세한 설명 Anaconda
软件。
Anaconda Inpidual Edition
的官方下载链接:
https://www.anaconda.com/products/inpidual
按照自己的操作系统,选择需要的版本号,随后傻瓜式安装即可。具体的安装及使用可以参考以下链接:
https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148
创建PyTorch的虚拟环境
在 【最近添加】 里面找到 Anaconda Prompt
并打开,依次输入以下命令:
# 创建名为 PyTorch_envs 的虚拟环境,并指定 Python 版本号为 python 3.8 conda create -n PyTorch_envs python=3.8 # 激活虚拟环境 PyTorch_envs conda activate PyTorch_envs # 退出虚拟环境 conda deactivate
가상 환경에 PyTorch 설치
PyTorch
공식 홈페이지를 열고 설치를 선택하세요. [PyTorch
官网,选择安装。【这里我们选择官网安装方式,其他的安装方式博主也尝试过,但是效果都不是很好,所以说最好还是按照官网的安装方式进行,毕竟羊毛出在羊身上嘛。】
按照官网的提示安装 PyTorch
,这里需要注意的是安装之前必须知道自己CUDA
版本号,这里可以参考链接
https://blog.csdn.net/qq_38295511/article/details/89223169
我自己的CUDA
版本号是10.1
,所以选择如图示。
安装方式建议选择pip
方式,操作系统根据自己的操作系统进行选择,这里不再进行赘述。【最好选择相对好一点的网络环境】如果下载速度非常慢的话,建议换源安装,注意指明版本号,具体的换源方式可以参考:
https://blog.csdn.net/Ginomica_xyx/article/details/109605629
验证 PyTorch 是否PyTorch 설치 가이드에 대한 자세한 설명
官网 https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-verification 也说明了验证方式:
如图所示,PyTorch
PyTorch 설치 가이드에 대한 자세한 설명。
安装过程中可能出现的问题
import torch
出现
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
出错原因:numpy
的版本出现问题,导致不能与PyTorch
的版本进行匹配,具体为numpy
版本过低。
解决方案:升级numpy
여기서는 공식 홈페이지 설치 방법을 선택합니다. 블로거들도 다른 설치 방법을 시도해 보았으나 결과가 별로 좋지 않아 결국 공식 홈페이지 설치 방법을 따르는 것이 가장 좋습니다.

팔로우 공식 웹사이트
PyTorch
를 설치하라는 메시지가 표시됩니다. 여기서 주의해야 할 점은 설치하기 전에 CUDA
버전 번호를 알아야 한다는 것입니다. 여기 링크를 참조하세요🎜🎜https: //blog.csdn.net/qq_38295511/article/details/89223169🎜🎜
CUDA
의 버전 번호는 10.1
이므로 그림과 같이 선택했습니다. 🎜🎜설치 방법은 pip
를 선택하는 것이 좋습니다. 운영체제는 자신의 운영체제에 맞게 선택해야 합니다. 여기서는 자세히 설명하지 않겠습니다. [비교적 좋은 네트워크 환경을 선택하는 것이 가장 좋습니다.] 다운로드 속도가 매우 느린 경우 소스 설치를 변경하는 것이 좋으며, 구체적인 소스 변경 방법은 다음을 참조하세요. 🎜https://blog.csdn.net/Ginomica_xyx/article/details/109605629🎜🎜


그림과 같이
PyTorch
가 성공적으로 설치되었습니다. 🎜🎜설치 과정에서 발생할 수 있는 문제🎜conda upgrade numpy🎜발생🎜
# 创建名为 PyTorch_envs 的虚拟环境,并指定 Python 版本号为 python 3.8 conda create -n PyTorch_envs python=3.8 # 激活虚拟环境 PyTorch_envs conda activate PyTorch_envs # 退出虚拟环境 conda deactivate🎜오류 원인:
numpy
버전에 문제가 있어 PyTorch, 특히 <code>numpy
버전이 너무 낮습니다. 🎜🎜해결책: numpy
버전을 업그레이드하세요. 환경을 활성화한 후 🎜import torch🎜End 명령을 입력합니다. 🎜
PyTorch 安装指南
本博客主要介绍在 Anaconda
虚拟环境中创建 PyTorch
环境,默认已经PyTorch 설치 가이드에 대한 자세한 설명 Anaconda
软件。
Anaconda Inpidual Edition
的官方下载链接:
https://www.anaconda.com/products/inpidual
按照自己的操作系统,选择需要的版本号,随后傻瓜式安装即可。具体的安装及使用可以参考以下链接:
https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148
创建PyTorch的虚拟环境
在 【最近添加】 里面找到 Anaconda Prompt
Anaconda Inpidual Edition
의 공식 다운로드 링크:🎜🎜https://www.anaconda.com/products/inpidual🎜🎜귀하의 운영 체제에 따라 필요한 버전 번호를 선택하고, 그런 다음 확실한 방법으로 설치하면 됩니다. 구체적인 설치 및 사용 방법은 다음 링크를 참고하세요: 🎜🎜https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148🎜🎜PyTorch용 가상 환경 만들기🎜
🎜In 🎜【최근 추가됨】🎜Anaconda Prompt
를 찾아 열고 다음 명령을 순서대로 입력하세요. 🎜# 创建名为 PyTorch_envs 的虚拟环境,并指定 Python 版本号为 python 3.8 conda create -n PyTorch_envs python=3.8 # 激活虚拟环境 PyTorch_envs conda activate PyTorch_envs # 退出虚拟环境 conda deactivate
🎜가상 환경에 PyTorch 설치🎜
🎜 열기 PyTorch
공식 웹사이트를 방문하고 설치를 선택하세요. [🎜여기서는 공식 홈페이지 설치 방법을 선택합니다. 블로거들도 다른 설치 방법을 시도해 보았으나 결과가 별로 좋지 않아 결국 공식 홈페이지 설치 방법을 따르는 것이 가장 좋습니다. 🎜】🎜🎜
팔로우 공식 웹사이트
PyTorch
를 설치하라는 메시지가 표시됩니다. 여기서 주의해야 할 점은 설치하기 전에 CUDA
버전 번호를 알아야 한다는 것입니다. 여기 링크를 참조하세요🎜🎜https: //blog.csdn.net/qq_38295511/article/details/89223169🎜🎜
CUDA
의 버전 번호는 10.1
이므로 그림과 같이 선택했습니다. 🎜🎜설치 방법은 pip
를 선택하는 것이 좋습니다. 운영체제는 자신의 운영체제에 맞게 선택해야 합니다. 여기서는 자세히 설명하지 않겠습니다. [비교적 좋은 네트워크 환경을 선택하는 것이 가장 좋습니다.] 다운로드 속도가 매우 느린 경우 소스 설치를 변경하는 것이 좋으며, 구체적인 소스 변경 방법은 다음을 참조하세요. 🎜https://blog.csdn.net/Ginomica_xyx/article/details/109605629🎜🎜
🎜PyTorch가 성공적으로 설치되었는지 확인하세요🎜
🎜공식 웹사이트 https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-verification에서도 확인 방법: 🎜🎜
그림,
PyTorch
가 성공적으로 설치되었습니다. 🎜설치 과정에서 발생할 수 있는 문제
import torch🎜Occurrence🎜
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import🎜오류 원인:
numpy
버전에 문제가 있어 통신이 불가능해집니다. 일치하려면 PyTorch
버전, 특히 numpy
버전이 너무 낮습니다. 🎜🎜해결책: numpy
버전을 업그레이드하세요. 환경을 활성화한 후 다음 명령을 입력합니다: 🎜conda upgrade numpy
End.
🎜🎜🎜🎜🎜🎜PyTorch 설치 가이드🎜🎜🎜이 블로그는 주로Anaconda에서 소개됩니다. 가상 환경에 <code>PyTorch
환경을 생성하면 기본적으로 Anaconda
소프트웨어가 성공적으로 설치됩니다. 🎜🎜Anaconda Inpidual Edition
의 공식 다운로드 링크:🎜🎜https://www.anaconda.com/products/inpidual🎜🎜귀하의 운영 체제에 따라 필요한 버전 번호를 선택하고, 그런 다음 확실한 방법으로 설치하면 됩니다. 구체적인 설치 및 사용 방법은 다음 링크를 참고하세요: 🎜🎜https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148🎜🎜PyTorch용 가상 환경 만들기🎜
🎜In 🎜【최근 추가됨】🎜Anaconda Prompt
를 찾아 열고 다음 명령을 순서대로 입력하세요. 🎜# 创建名为 PyTorch_envs 的虚拟环境,并指定 Python 版本号为 python 3.8 conda create -n PyTorch_envs python=3.8 # 激活虚拟环境 PyTorch_envs conda activate PyTorch_envs # 退出虚拟环境 conda deactivate
가상 환경에 PyTorch 설치
PyTorch
공식 홈페이지를 열고 설치를 선택하세요. [PyTorch
官网,选择安装。【这里我们选择官网安装方式,其他的安装方式博主也尝试过,但是效果都不是很好,所以说最好还是按照官网的安装方式进行,毕竟羊毛出在羊身上嘛。】
按照官网的提示安装 PyTorch
,这里需要注意的是安装之前必须知道自己CUDA
版本号,这里可以参考链接
https://blog.csdn.net/qq_38295511/article/details/89223169
我自己的CUDA
版本号是10.1
,所以选择如图示。
安装方式建议选择pip
方式,操作系统根据自己的操作系统进行选择,这里不再进行赘述。【最好选择相对好一点的网络环境】如果下载速度非常慢的话,建议换源安装,注意指明版本号,具体的换源方式可以参考:
https://blog.csdn.net/Ginomica_xyx/article/details/109605629
验证 PyTorch 是否PyTorch 설치 가이드에 대한 자세한 설명
官网 https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-verification 也说明了验证方式:
如图所示,PyTorch
PyTorch 설치 가이드에 대한 자세한 설명。
安装过程中可能出现的问题
import torch
出现
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
出错原因:numpy
的版本出现问题,导致不能与PyTorch
的版本进行匹配,具体为numpy
版本过低。
解决方案:升级numpy
여기서는 공식 홈페이지 설치 방법을 선택합니다. 블로거들도 다른 설치 방법을 시도해 보았으나 결과가 별로 좋지 않아 결국 공식 홈페이지 설치 방법을 따르는 것이 가장 좋습니다.

팔로우 공식 웹사이트
PyTorch
를 설치하라는 메시지가 표시됩니다. 여기서 주의해야 할 점은 설치하기 전에 CUDA
버전 번호를 알아야 한다는 것입니다. 여기 링크를 참조하세요🎜🎜https: //blog.csdn.net/qq_38295511/article/details/89223169🎜🎜
CUDA
의 버전 번호는 10.1
이므로 그림과 같이 선택했습니다. 🎜🎜설치 방법은 pip
를 선택하는 것이 좋습니다. 운영체제는 자신의 운영체제에 맞게 선택해야 합니다. 여기서는 자세히 설명하지 않겠습니다. [비교적 좋은 네트워크 환경을 선택하는 것이 가장 좋습니다.] 다운로드 속도가 매우 느린 경우 소스 설치를 변경하는 것이 좋으며, 구체적인 소스 변경 방법은 다음을 참조하세요. 🎜https://blog.csdn.net/Ginomica_xyx/article/details/109605629🎜🎜


그림과 같이
PyTorch
가 성공적으로 설치되었습니다. 🎜🎜설치 과정에서 발생할 수 있는 문제🎜conda upgrade numpy🎜발생🎜
# 创建名为 PyTorch_envs 的虚拟环境,并指定 Python 版本号为 python 3.8 conda create -n PyTorch_envs python=3.8 # 激活虚拟环境 PyTorch_envs conda activate PyTorch_envs # 退出虚拟环境 conda deactivate🎜오류 원인:
numpy
버전에 문제가 있어 PyTorch, 특히 <code>numpy
버전이 너무 낮습니다. 🎜🎜해결책: numpy
버전을 업그레이드하세요. 환경을 활성화한 후 🎜import torch🎜End 명령을 입력합니다. 🎜
위 내용은 PyTorch 설치 가이드에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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