So installieren Sie cvxopt in Python
Wie man cvxopt installiert. Ich habe einige Beiträge gefunden, die besagten, dass es ein Durcheinander sei.
Zuallererst verwende ich python3. 6. Es spielt keine Rolle, welche Python-Version Sie haben, solange die installierten cvxopt und numpy für Ihre Python-Version geeignet sind
Schritt eins: Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr Numpy zuerst deinstallieren, verwenden Sie pip uninstall numpy (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Wenn Sie von einem DOS-Fenster aus deinstallieren möchten: verwenden Sie python - m pip uninstall numpy
Wenn Sie Anaconda installieren, können Sie es direkt über das Anaconda-Eingabeaufforderungsfenster verwenden: pip uninstall numpy
Schritt 2: cvxopt herunterladen Das Die Website ist https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
Meine Version ist 64-Bit-Python3.6. Was ich also heruntergeladen habe, ist: cvxopt-1.1.9-cp36-cp36m -win_amd64.whl
Dann wird es wie im ersten Schritt installiert. Verwenden Sie
pip install (der Speicherort, an dem cvxopt gespeichert ist: An diesem Speicherort befindet sich das cvxopt, das Sie aus dem Internet heruntergeladen haben wird lokal gespeichert), meiner ist D:DevelopSoftWareAnacondacvxopt-1.1.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Da ich das Anaconda-Eingabeaufforderungsfenster verwende, lautet mein Befehl pip install D:DevelopSoftWareAnacondacvxopt-1.1.9 -cp36 -cp36m-win_amd64.whl
Wenn Sie unter DOS installieren möchten, fügen Sie einfach python -m vor pip hinzu:
python -m pip install D:DevelopSoftWareAnacondacvxopt-1.1.9 - cp36-cp36m-win_amd64.whl
Schritt 3: Numpy installieren, das Sie zuvor verwendet haben (das ist eine Gefahr. Vorher dachte ich, ich müsste zuerst Numpy deinstallieren, dann cvxopt installieren und Endlich numpy installieren, viele Leute im Internet haben das auch gesagt, ich dachte, es hängt mit der Installationsreihenfolge zusammen, aber später fand ich heraus, dass es nichts mit der Installationsreihenfolge von cvxopt und numpy zu tun hat, es ist ein Problem mit numpy) ,
Das neue Numpy wurde installiert und die Reihenfolge der Installation von cvxopt spielt keine Rolle
Dann verwenden Sie pip install (den Speicherort, an dem Numpy gespeichert ist: An diesem Ort befindet sich das Numpy, das Sie aus dem Internet heruntergeladen haben lokal gespeichert),
Meins ist D:DevelopSoftWareAnacondanumpy-1.13 .3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Weitere technische Artikel zu Python finden Sie unter Python-Tutorial Spalte zum Lernen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo installieren Sie cvxopt in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

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Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Das Aktualisieren von PyTorch auf der neuesten Version von CentOS kann die folgenden Schritte ausführen: Methode 1: Aktualisieren von PIP mit PIP: Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ältere Versionen von PIP möglicherweise nicht in der Lage sind, die neueste Version von PyTorch ordnungsgemäß zu installieren. Pipinstall-upgradePip Die alte Version von Pytorch (falls installiert): PipuninstallTorChTorChVisionTorChaudio-Installation Neueste
