Installieren Sie PyTorch und JupyterLab auf Ubuntu
Wir richten Sie mit PyTorch und JupyterLab auf Ubuntu ein! Dieses Handbuch bietet einen optimierten Ansatz für die Installation und Konfiguration aller benötigten Komponenten.
Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr Ubuntu-System auf dem neuesten Stand ist:
sudo apt update && sudo apt -y upgrade
Überprüfen Sie Ihre Python-Version. Notieren Sie sich die Versionsnummer (z. B. 3.13.x), da diese im nächsten Schritt benötigt wird.
python3 --version
Installieren Sie das entsprechende python3.xx-venv
Paket, das zu Ihrer Python-Version passt. Wenn Ihre Python-Version 3.13.x ist, ersetzen Sie 3.12
unten durch 3.13
.
sudo apt install -y python3.12-venv
Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (dadurch bleiben Ihre Projektabhängigkeiten getrennt):
python3 -m venv venv
Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:
source venv/bin/activate
Installieren Sie PyTorch mit CUDA 11.8-Unterstützung. (Denken Sie daran, cu118
anzupassen, wenn Sie eine andere CUDA-Version oder einen Nur-CPU-Build verwenden; Optionen finden Sie auf der PyTorch-Website.)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
JupyterLab installieren:
pip install jupyterlab
Starten Sie JupyterLab und geben Sie optional Ihr Arbeitsverzeichnis an. Ersetzen Sie /home/kai
durch Ihr gewünschtes Verzeichnis.
jupyter lab --notebook-dir /home/kai
Du bist bereit! Öffnen Sie Ihren bevorzugten Webbrowser (z. B. Firefox) und navigieren Sie zu der URL, die JupyterLab in Ihrem Terminal bereitstellt, um mit der Arbeit zu beginnen. Denken Sie daran, die virtuelle Umgebung zu deaktivieren, wenn Sie deactivate
nicht mehr verwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonInstallieren Sie PyTorch und JupyterLab auf Ubuntu. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
