武丢丢

细想全是问题,去做才有答案

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Conda创建新环境步骤

第一步:

conda创建一个新的环境:conda create -n 环境名 python=x.x,注意,python版本要和安装的torch版本相对应,可在该网址查询其对应关系

第二步:

安装torch包:去pytorch官网 下载GPU版本的torch,torchvision包,即选择带有**+cuxxx**的版本

第三步:查询并安装对应版本的cuda和cudnn

使用conda search cudatoolkitconda search cudnn来确定可安装的版本

第四步:检查

命令行输入python进入编辑器,依次输入:import torch, print(torch.__version__), print(torch.cuda.is_available()),结果为Ture,则环境配置成功。cuda和cudnn版本对应可参考网址

注意:安装包时若出现一大行warning,检查校园网是否连接,梯子是否关闭,梯子光直连还不行,要退出才行。

Conda安装和pip安装区别

conda安装时,会检查各个包之间的依赖关系,版本是否对应,即conda安装后会保证包能够正常运行,而pip安装则不行,而且有的包用pip安装不了用conda却可以。所以建议一直使用一种方式安装

安装镜像源设置

清华大学镜像源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
显示已添加的源:
conda config --show channels

第一步

hexo new 文章名

第二步

撰写文章,注意添加tag时要加一个空格再写,不然会报错

第三步

保存文章后,hexo cleanhexo ghexo d

或者先用hexo s在本地先查看一下效果

CUDA和torch兼容问题

安装迁移学习的python包时,发现python版本过低(3.8),于是换了一个3.11版本python的环境运行程序发现报错,.cuda()函数报错。

原因是torch版本和cuda版本不兼容。本来想重新新建一个最新版本python(3.12)的环境省的以后再换,但在新的环境中安装torch时又发现版本不兼容,搜索百度后得知最新的torch也只能支持<=3.11的python环境。

故仍换回3.11版本,在3.11版本中重新安装了和已安装cuda对应的torch版本后程序报错消失。

总结

这次发现了多个问题:

一个是conda安装和pip安装的问题,还没有搞明白。

一个是安装wheel版本是什么也没有搞明白。

反正稀里糊涂解决了问题吧。

笔记用来记录所学到的一些知识或者生活中的一些感悟。目前能想到的内容有以下几类:

机器学习

记录学习机器学习中的一些总结和感悟,这样有助于自己更好的理解知识点,可以作为组会之前的一个总结。

生活感悟

生活中的点点滴滴都很值得纪念,比如爱情学习工作生活等等,这样当自己多年后回看时,或许会有不一样的感觉。

暂时只能想到这么多,第一篇笔记就这样吧

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