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#本部落格主要介紹在
虛擬環境中建立PyTorch
環境,預設已安裝成功
軟體。
Anaconda Inpidual Edition的官方下載連結:
https://www.anaconda.com/products/inpidual依照自己的作業系統,選擇所需的版本號,隨後傻瓜式安裝即可。具體的安裝及使用可以參考以下連結:
https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148建立PyTorch的虛擬環境
在【最近新增】 裡面找到
Anaconda Prompt並打開,依序輸入以下指令:<pre class="brush:php;toolbar:false"># 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</pre>
虛擬環境中安裝PyTorch
開啟PyTorch
官網,選擇安裝。 【這裡我們選擇官網安裝方式,其他的安裝方式博主也嘗試過,但是效果都不是很好,所以說最好還是按照官網的安裝方式進行,畢竟羊毛出在羊身上嘛。
】
依照官網的提示安裝
PyTorch,這裡要注意的是安裝前必須知道自己CUDA
版本號,這裡可以參考連結https://blog.csdn.net/qq_38295511/article/details/89223169
我自己的CUDA
版本號是
,所以選擇如圖示。
安裝方式建議選擇pip
https://blog.csdn. net/Ginomica_xyx/article/details/109605629
##驗證PyTorch 是否安裝成功#官網https://pytorch.org/ get-started/locally/#windows-verification 也說明了驗證方式:
PyTorch
安裝成功。安裝過程中可能出現的問題
import torch
出現
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
出錯原因:
numpy的版本出現問題,導致無法與PyTorch 的版本進行匹配,具體為
numpy
PyTorch 安裝指南
本部落格主要介紹在
Anaconda
PyTorch環境,預設已經安裝成功
Anaconda
Anaconda Inpidual Edition
的官方下載連結:https://www.anaconda.com/products/inpidual依照自己的作業系統,選擇所需的版本號,隨後傻瓜式安裝即可。具體的安裝及使用可以參考以下連結:
https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148建立PyTorch的虛擬環境
在虛擬環境中安裝 PyTorch
開啟PyTorch
官網,選擇安裝。 【這裡我們選擇官網安裝方式,其他的安裝方式博主也嘗試過,但是效果都不是很好,所以說最好還是按照官網的安裝方式進行,畢竟羊毛出在羊身上嘛。 】
依照官網的提示安裝PyTorch
,這裡要注意的是安裝前必須知道自己CUDA
版本號,這裡可以參考連結
https://blog.csdn.net/qq_38295511/article/details/89223169
我自己的CUDA
版本號是10.1
,所以選擇如圖示。
安裝方式建議選擇pip
方式,作業系統依照自己的作業系統進行選擇,這裡不再進行贅述。 【最好選擇相對好一點的網路環境】如果下載速度非常慢的話,建議換源安裝,注意指明版本號,具體的換源方式可以參考:
https://blog.csdn. net/Ginomica_xyx/article/details/109605629
##驗證PyTorch 是否安裝成功
#官網https://pytorch.org/ get-started/locally/#windows-verification 也說明了驗證方式:# 如圖所示,
PyTorch安裝成功。
import torch
出現
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import出錯原因:
numpy的版本出現問題,導致無法與
PyTorch 的版本進行匹配,具體為
numpy版本過低。
numpy的版本。啟動環境後輸入下面的指令:
conda upgrade numpyEnd。
以上是詳解PyTorch 安裝指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造

數組的同質性對性能的影響是雙重的:1)同質性允許編譯器優化內存訪問,提高性能;2)但限制了類型多樣性,可能導致效率低下。總之,選擇合適的數據結構至關重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


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