Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境
这里主要介绍在conda+pytorch都正确安装的前提下,如何通过pycharm建立开发环境;
Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境
系统环境:Ubuntu22.04
conda: conda 23.11.0
pycharm:如下
conda+pytorch的安装教程介绍,请点击这里:ubuntu下的minconda+pytorch(gpu版本)安装
创建新项目
注意,首选选择Custom environment
,并在随后的Environment
中选择Select existing
,然后Type
设置Conda
;最后重点在最后的Environment
找到并选择你在Conda创建的虚拟环境,如下所示:
pyt-gpu-2.0
这个conda环境为提前创建好的环境,如何创建,可参考这篇文章请点击这里:minconda+pytorch(gpu版本)
测试一下pycharm中的torch库是否正常
项目创建好后,创建一个新文件main.py
接着,输入如下代码
# main.py
import torch
print(torch.cuda.is_available())
然后点击一下上面的三角形按钮执行一下
返回Ture,torch库及成功了cuda也可正常使用!
相关文章:

Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境
这里主要介绍在condapytorch都正确安装的前提下,如何通过pycharm建立开发环境; Ubuntu下AnacondaPyCharm搭建PyTorch环境 系统环境:Ubuntu22.04 conda: conda 23.11.0 pycharm:如下 condapytorch的安装教程介绍,请点击这里&…...

酷开科技荣获“消费者服务之星”称号后的未来展望
恭喜酷开科技荣获2023年第四季度黑猫平台“消费者服务之星”称号!这是对酷开科技长期以来坚持用户至上、用心服务的肯定和认可。作为OTT行业的佼佼者,酷开科技一直秉承着“以用户为中心”的服务理念,不断追求卓越品质,为用户提供更…...
UVA1449 Dominating Patterns 题解
UVA1449 Dominating Patterns 题解 板子题诶。 解法 AC 自动机模板题,因为数据范围比较小,所以不加拓扑排序优化建图即可通过本题。这里简单介绍一下拓扑排序优化建图。 在查找时,每次都暴力的条 f a i l fail fail 指针是很消耗时间的&…...

【C语言】数据结构#实现堆
目录 (一)堆 (1)堆区与数据结构的堆 (二)头文件 (三)功能实现 (1)堆的初始化 (2)堆的销毁 (3)插入数据 …...

AES加密中的CBC和ECB
目录 1.说明 2.ECB模式(base64) 3.CBC模式 4.总结 1.说明 AES是常见的对称加密算法,加密和解密使用相同的密钥,流程如下: 主要概念如下: ①明文 ②密钥 用来加密明文的密码,在对称加密算…...

【C++】类和对象(四)
前言:在类和对象中,我们走过了十分漫长的道路,今天我们将进一步学习类和对象,类和对象这块荆棘地很长,各位一起加油呀。 💖 博主CSDN主页:卫卫卫的个人主页 💞 👉 专栏分类:高质量&a…...
XGB-5: DART Booster
XGBoost 主要结合了大量的回归树和一个小的学习率。在这种情况下,早期添加的树是重要的,而晚期添加的树是不重要的。 Vinayak 和 Gilad-Bachrach 提出了一种将深度神经网络社区的 dropout 技术应用于梯度提升树的新方法,并在某些情况下报告了…...

HiveSQL——不使用union all的情况下进行列转行
参考文章: HiveSql一天一个小技巧:如何不使用union all 进行列转行_不 union all-CSDN博客文章浏览阅读881次,点赞5次,收藏10次。本文给出一种不使用传统UNION ALL方法进行 行转列的方法,其中方法一采用了concat_wsposexplode()方…...

Python环境下基于指数退化模型和LSTM自编码器的轴承剩余寿命预测
滚动轴承是机械设备中关键的零部件之一,其可靠性直接影响了设备的性能,所以对滚动轴承的剩余使用寿命(RUL)进行预测是十分必要的。目前,如何准确地对滚动轴承剩余使用寿命进行预测,仍是一个具有挑战的课题。对滚动轴承剩余寿命评估…...
无人机竞赛视觉算法开发流程开源计划(询问大家意见)
本科中参加过一系列的无人机机器人竞赛,像电赛、工训赛、机器人大赛这些,有一些比较常用的方案打算开源一下。现在读研了,也算是对本科的一个总结,但是还是想看看大家意见,大家有什么需求可以在评论区说,我…...

DMA直接内存访问,STM32实现高速数据传输使用配置
1、DMA运用场景 随着智能化、信息化的不断推进,嵌入式设备的数据处理量也呈现指数级增加,因此对于巨大的数据量处理的情况时,必须采取其它的方式去替CPU减负,以保证嵌入式设备性能。例如SD卡存储器和音视频、网络高速通信等其它情…...

Web安全研究(六)
文章目录 HideNoSeek: Camouflaging(隐藏) Malicious JavaScript in Benign ASTs文章结构Introjs obfuscationmethodologyExample HideNoSeek: Camouflaging(隐藏) Malicious JavaScript in Benign ASTs CCS 2019 CISPA 恶意软件领域,基于学习的系统已经非常流行&am…...

python3 中try 异常调试 raise 异常抛出
一、什么是异常? 异常即是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行。 一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。 异常是Python对象,表示一个错误。 当Python脚本发生异常时我…...
Java中的序列化是什么?如何实现对象的序列化和反序列化?请解释Serializable接口的作用是什么?请解释transient关键字的作用是什么?为什么会使用它?
Java中的序列化是指将对象转换为字节序列的过程,以便可以在网络上传输或将其保存到持久存储介质中。反序列化则是将字节序列重新转换回对象的过程。Java提供了一种称为序列化(Serialization)的机制来实现对象的序列化和反序列化。 要实现对象…...

二维差分---三维差分算法笔记
文章目录 一.二维差分构造差分二维数组二维差分算法状态dp求b[i][j]数组的二维前缀和图解 二.三维前缀和与差分三维前缀和图解:三维差分核心公式图解:模板题 一.二维差分 给定一个原二维数组a[i][j],若要给a[i][j]中以(x1,y1)和(x2,y2)为对角线的子矩阵中每个数都加上一个常数…...

D. Divisible Pairs
思路:我们预处理出每个数分别摸上xy的值,用map存一下,然后遍历每个数,如果a b是x的倍数的话,那么他们模x的值相加为x,如果a - b是y的倍数的话,那么他们的模y的值相等。 代码: voi…...

【教程】Kotlin语言学习笔记(二)——数据类型(持续更新)
写在前面: 如果文章对你有帮助,记得点赞关注加收藏一波,利于以后需要的时候复习,多谢支持! 【Kotlin语言学习】系列文章 第一章 《认识Kotlin》 第二章 《数据类型》 文章目录 【Kotlin语言学习】系列文章一、基本数据…...
react 插槽
问题开发当中会经常出现组件十分相似的组件,只有一部分是不同的 解决: 父组件:在引用的时候 import { Component } from "react"; import Me from "../me";const name <div>名称</div> class Shoop extends Compone…...

Linux运用fork函数创建进程
fork函数: 函数原型: pid_t fork(void); 父进程调用fork函数创建一个子进程,子进程的用户区父进程的用户区完全一样,但是内核区不完全一样;如父进程的PID和子进程的PID不一样。 返回值: RETURN VALUEO…...

Pytest测试技巧之Fixture:模块化管理测试数据
在 Pytest 测试中,有效管理测试数据是提高测试质量和可维护性的关键。本文将深入探讨 Pytest 中的 Fixture,特别是如何利用 Fixture 实现测试数据的模块化管理,以提高测试用例的清晰度和可复用性。 什么是Fixture? 在 Pytest 中&a…...
Cesium1.95中高性能加载1500个点
一、基本方式: 图标使用.png比.svg性能要好 <template><div id"cesiumContainer"></div><div class"toolbar"><button id"resetButton">重新生成点</button><span id"countDisplay&qu…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...
AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他
AI编程插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展,AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者,分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...
OpenLayers 分屏对比(地图联动)
注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 地图分屏对比在WebGIS开发中是很常见的功能,和卷帘图层不一样的是,分屏对比是在各个地图中添加相同或者不同的图层进行对比查看。…...
Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?
Redis 的发布订阅(Pub/Sub)模式与专业的 MQ(Message Queue)如 Kafka、RabbitMQ 进行比较,核心的权衡点在于:简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...

sipsak:SIP瑞士军刀!全参数详细教程!Kali Linux教程!
简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求,并检查收到的响应。它以以下模式之一…...

HarmonyOS运动开发:如何用mpchart绘制运动配速图表
##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit(传感器服务)# 前言 在运动类应用中,运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据,如配速、距离、卡路里消耗等,用户可以更清晰…...

LabVIEW双光子成像系统技术
双光子成像技术的核心特性 双光子成像通过双低能量光子协同激发机制,展现出显著的技术优势: 深层组织穿透能力:适用于活体组织深度成像 高分辨率观测性能:满足微观结构的精细研究需求 低光毒性特点:减少对样本的损伤…...
python爬虫——气象数据爬取
一、导入库与全局配置 python 运行 import json import datetime import time import requests from sqlalchemy import create_engine import csv import pandas as pd作用: 引入数据解析、网络请求、时间处理、数据库操作等所需库。requests:发送 …...