有趣的地方

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Pycharm远程连接实验室服务器Conda环境配置

如何配置Pycharm和远程服务器 这类博客较多,参考内容 https://blog.csdn.net/fengbao24/article/details/125515542 Python解释器选择(conda3) 1. Settings -> Add Interpreter -> On SSH 注意,这里的SSH需要在你把远程的项目映射到本地之后,才会出现这个SSH选项 2. 选择对应的conda环境 naconda 的 base 环境的 python 解释器

【3DGS】Ubuntu20.04系统搭建3D Gaussian Splatting及可视化环境

目录 安装CUDA 下载Gaussian Splatting的源码 创建Gaussian Splatting虚拟环境 下载数据集并训练 模型可视化 更新gcc和g++ 更新cmake 安装eigen3.4.0 安装opencv4.9.0 安装远程可视化 安装CUDA 官方说we used 11.8, known issues with 11.6。因此需要确保CUDA版本高于11.8。 CUDA官网链接:https://developer.nvidia.com/c

【Anaconda】Linux下Anaconda安装和虚拟环境配置

Linux下Anaconda安装和虚拟环境配置 一、安装anaconda 二、conda虚拟环境管理 三、jupyter相关启动部署 四、遇到问题 下面介绍整体流程,遇到问题优先看“遇到问题章节”! 一、安装anaconda 1.下载anaconda安装包 (1)可以选择在官网下载,然后上传到服务器: 清华镜像的网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ (2)也可以直接在linux上下载:

从零开始学AI:ChatGLM2-6B 部署测试

1.ChatGLM2 介绍 ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性: 更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在

【AI_Python基础_01环境配置及变量类型】

文章目录 前言 一、Python环境的配置 1.安装Anaconda3 2.在anaconda中创建虚拟环境 3.下载安装Pycharm 4.Pycharm中配置编译环境 5.引入库 二、Python变量类型 1.变量的命名 2.变量的类型 3.删除变量 总结 前言 AI学习总结,2024/4/1,Python编程的环境配置及变量类型 一、Python环境的配置 1.安装Anaconda3 链接: Anaconda官网下载链接 一路点击Next和I A

【超全解决办法】InvalidArchiveError(‘Error with archive /usr/local/anaconda3/[conda创建虚拟环境、pytorch安装报错]

使用conda创建虚拟环境出现了以下问题,后面安装pytorch时也出现了这个问题,尝试了很多解决办法都没有用,最后成功解决,这里记录一下,希望大家可以少走弯路。 报错信息如下: InvalidArchiveError('Error with archive /usr/local/anaconda3/pkgs/libffi-3.4.4-h6a678d5_0vveg_hkq/info-libffi-3.4.4-h6a678d5_0.tar.zst.  You probably need to

人工智能 框架 paddlepaddle 飞桨 使用指南& 使用例子 线性回归模型demo 1

安装过程&使用指南&线性回归模型 使用例子 本来预想 是安装 到 conda 版本的 11.7的 但是电脑没有gpu 所以 安装过程稍有变动,下面简单讲下  conda create -n paddle_env117 python=3.9 由于想安装11.7版本 py 是3.9 所以虚拟环境名称也是 paddle_env117 activate paddle_env117 检查环境即可 二、开始安装 本文档为您介绍 conda 安装方式

【Python】清理conda缓存的常用命令

最近发现磁盘空间不足,很大一部分都被anaconda占据了,下面是一些清除conda缓存的命令 清理所有环境的Anaconda包缓存 删除所有未使用的包以及缓存的索引和临时文件 conda clean --all 清理某一特定环境的Anaconda包缓存 conda clean --all -n 环境名 清除Anaconda下载的 tarballs(.tar.bz2 文件) conda clean -t #所有环境 conda clean -t -n 环境名 #某一特定环境 清理

Ubuntu20.04安装+conda配环境全记录

1.制作启动盘 1.1 下载系统文件 首先在 Ubuntu Releases 下载自己想要的Ubuntu版本,建议不要装最新的,bug多,推荐18.04或者20.04,我装22.04在显卡驱动上卡了一晚上 这里有个注意点,不要把系统直接下载到U盘,下载好也不用移到U盘 1.2 制作U盘启动盘 下载U盘制作工具 Index of /downloads (rufus.ie) 点“选择”,选你刚才下载好的iso系统文件就可以,其他的选项注意跟我一样就可以,然后点“开始”,绿条走完就可以

Conda Pycharm Python 服务器等的使用记录

anaconda prompt环境与库 学习第一步,删库跑路(要先取消激活) conda remove -n (名称) --all 查看环境 //二选一 conda env list conda info --envs 创建新环境 conda create -n (名称) python=(指定版本) 激活环境 conda activate (名称) 取消激活 conda deactivate 查看虚拟环境下安装的库 pip list 安装库 pip i
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