


Nous avons compilé 100 bibliothèques Python sélectionnées. Il est recommandé de les collecter !
Texte
Bonjour à tous, je suis la technologie d'intelligence artificielle Python
Pourquoi Python est si populaire et que tant de gens l'apprennent, c'est parce qu'il est facile à apprendre, puissant et que toute la communauté est très active et a beaucoup d'informations. Et ce langage implique tous les aspects, tels que les tests automatisés, l'exploitation et la maintenance, les robots d'exploration, l'analyse des données, l'apprentissage automatique, les domaines financiers, le développement back-end, le cloud computing et le développement de jeux.
De grands bâtiments sortent du sol. Le bâtiment Python peut être si puissant car il bénéficie du soutien de milliers de bibliothèques puissantes et d'innombrables roues impressionnantes pour soutenir ce bâtiment. Aujourd'hui, nous allons le trier ensemble et surplomber l'ensemble du trésor Python. .
J'ai répertorié grossièrement les méthodes d'application de l'ensemble de la bibliothèque Python, et j'ai calculé grossièrement qu'il y avait plus de 20 directions. Les côtés gauche et droit sont divisés en deux directions. Le côté gauche est responsable de l'attaque (principalement à l'extérieur). Chaque élément est individuellement un produit de haute qualité, et ce sont tous des produits haut de gamme dans les applications Python. (principalement à l'intérieur), ce qui implique la configuration sous-jacente, qui est considérée comme l'ensemble des fondations du bâtiment.
Ci-dessous, nous sélectionnons des bibliothèques de haute qualité dans chaque domaine et les montrons à tout le monde. Après les avoir lues, vous crierez certainement, WC, je n'ai jamais vu autant de bibliothèques ~~
1.
Gestion de l'environnement- Outils de gestion des versions et des environnements Python
- Outils de gestion des packages et des dépendances.
- Emballé dans des fichiers exécutables pour la distribution.
- Bibliothèque pour enregistrer et analyser les configurations.
- Bibliothèque de classes pour manipuler la date et l'heure.
Traitement de texte
-
Bibliothèque pouranalyseret manipuler du texte. - Universel
chardet : détecteur d'encodage de caractères, compatible avec Python2 et Python3.
difflib : (bibliothèque standard Python) nous aide à effectuer des comparaisons différentielles.
ftfy : Rendre le texte Unicode plus complet et cohérent.
fuzzywuzzy : correspondance de chaînes floues.
Levenshtein : calculez rapidement la distance d'édition et la similarité des chaînes.
pangu.py : Ajoutez des espaces entre les caractères chinois, japonais et coréens et les lettres numériques.
pypinyin : outil de conversion de pinyin chinois version Python.
shortuuid : une bibliothèque génératrice pour générer des UUID concis, sans ambiguïté et sécurisés pour les URL.
simplejson : encodeur et décodeur JSON pour Python.
unidecode : forme convertie en ASCII de texte Unicode.
uniout : imprime des caractères lisibles au lieu de chaînes d'échappement.
xpinyin : Une bibliothèque pour convertir les caractères chinois en Pinyin.
yfiglet-figlet : pyfiglet - Implémentation Python de figlet.
flashtext : Une bibliothèque efficace de recherche et de remplacement de texte.
- Slugification
awesome-slugify : Une bibliothèque de slugification Python qui préserve Unicode.
python-slugify : bibliothèque de slugification Python qui peut convertir l'Unicode en ASCII.
unicode-slugify : Un outil slug qui peut générer des slugs Unicode et nécessite Django.
- Parser
numéros de téléphone : analyser, formater, stocker, vérifier les numéros de téléphone.
PLY : implémentation Python des outils d'analyse lex et yacc.
Pygments : outil universel de coloration syntaxique.
pyparsing : Un framework pour générer des analyseurs universels.
python-nameparser : Décomposez le nom d'une personne en plusieurs parties indépendantes.
python-user-agents : analyseur d'agent utilisateur de navigateur.
sqlparse : un analyseur SQL sans validation.
Traitement du format de texte Office
- Général
talib : Un module utilisé pour traiter les données tabulaires.
⭐python-office : une bibliothèque tierce pour la bureautique.
- Office
Marmir : convertissez la structure de données Python d'entrée en une feuille de calcul.
openpyxl : Une bibliothèque pour lire et écrire des fichiers Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm.
pyexcel : une bibliothèque qui fournit une API unifiée pour lire, écrire et exploiter des fichiers Excel.
python-docx : lisez, interrogez et modifiez les fichiers docx Microsoft Word 2007/2008.
relation : fichiers OpenDocument modélisés.
unoconv : convertissez entre tous les formats de fichiers pris en charge par LibreOffice/OpenOffice.
XlsxWriter : Un module Python pour créer des fichiers Excel .xlsx.
xlwings : Une bibliothèque qui permet d'appeler facilement Python depuis Excel (et vice versa), basée sur le protocole BSD.
xlwt : lit et écrit les données et les informations de format des fichiers Excel.
PDFMiner : Un outil pour extraire des informations à partir de documents PDF.
PyPDF2 : Une bibliothèque qui peut diviser, fusionner et convertir des pages PDF.
ReportLab : créez rapidement des documents PDF en texte enrichi.
- Markdown
Mistune : un analyseur Markdown rapide et complet implémenté en Python pur.
Python-Markdown : une implémentation Python du Markdown de John Gruber.
Python-Markdown2 : Implémentation Pure Python de l'analyseur Markdown, plus rapide et plus précise que Python-Markdown
- YAML
PyYAML : Version Python de l'analyseur YAML.
- CSV
csvkit : Outils de conversion et de manipulation de CSV.
Configuration
- Bibliothèque pour enregistrer et analyser les configurations.
config : Un module de configuration hiérarchique écrit par l'auteur du module de journalisation.
ConfigObj : analyseur de fichiers INI avec fonction de vérification.
ConfigParser : (bibliothèque standard Python) Analyseur de fichiers INI.
profig : Configuration via plusieurs formats, avec fonction de conversion numérique.
python-decouple : Isolez complètement la configuration et le code.
Outils de ligne de commande
- Bibliothèque pour créer des programmes en ligne de commande.
- Développement de programmes en ligne de commande
asciimatics : multiplateforme, package de terminal plein écran (c'est-à-dire saisie souris/clavier et sortie de texte coloré et positionné), API complète de haut niveau pour les animations complexes et les effets spéciaux.
cement : le framework de programmation en ligne de commande de Python.
click : Un package pour créer de belles interfaces de ligne de commande par combinaison.
cliff : Un framework pour créer des programmes en ligne de commande avec plusieurs couches de commandes.
clint : outil de programme en ligne de commande Python.
colorama : texte de terminal coloré multiplateforme.
docopt : analyseur d'arguments de ligne de commande de style Python.
Gooey : Une commande qui transforme un programme de ligne de commande en un programme GUI.
python-prompt-toolkit : Une bibliothèque pour créer de puissants programmes interactifs en ligne de commande.
python-fire : Une bibliothèque produite par Google pour créer des interfaces de ligne de commande basées sur des classes Python.
Pythonpy : exécutez n'importe quelle instruction Python directement à partir de la ligne de commande.
Photos, images, images, images
Génial ! N projets open source indispensables pour entreprendre des travaux privés ! Dépêchez-vous de le récupérer
- Outils de productivité
aws-cli : interface de ligne de commande commune pour Amazon Web Services.
bashplotlib : Dessin de base dans le terminal.
caniusepython3 : Déterminez quel projet vous empêche de porter vers Python3.
cookiecutter : Un outil en ligne de commande pour créer des projets à partir de cookiecutters (modèles de projet).
doitlive : Un outil de présentations en direct dans le terminal.
pyftpdlib : une bibliothèque de services FTP Python incroyablement rapide et extensible.
comment faire : obtenez des réponses instantanées à vos questions de programmation via la ligne de commande.
httpie : Un client HTTP en ligne de commande, un remplacement de cURL avec une meilleure facilité d'utilisation.
PathPicker : sélectionnez les fichiers à partir de la sortie bash.
percol : ajoute des capacités de sélection interactives au concept de canal traditionnel des shells UNIX.
SAWS : Une version améliorée de la ligne de commande AWS.
thefuck : corrigez vos instructions de ligne de commande précédentes.
mycli : Un client de ligne de commande MySQL avec saisie semi-automatique et coloration syntaxique.
pgcli : outil de ligne de commande Postgres avec auto-complétion et coloration syntaxique.
essayer : un outil en ligne de commande pour expérimenter les bibliothèques Python n'a jamais été aussi simple.
3. L'entrepôt de Python Building
Base de données
- Une base de données implémentée par Python.
pickleDB : une base de données de stockage clé-valeur simple et légère.
PipelineDB : base de données SQL en streaming.
TinyDB : Une micro base de données orientée document.
ZODB : Une base de données d'objets native en Python. Une base de données de valeurs-clés et de graphiques d'objets.
Pilote de base de données
- Une bibliothèque utilisée pour connecter et faire fonctionner des bases de données.
- MySQL : série Awesome-mysql
aiomysql : une bibliothèque d'opérations de base de données MySQL asynchrone basée sur asyncio.
mysql-python : connecteur de base de données MySQL pour Python.
ysqlclient : branche mysql-python, supporte Python 3.
oursql : Un meilleur connecteur MySQL avec prise en charge des directives et des BLOB natifs précompilés.
PyMySQL : pilote MySQL pur Python, compatible avec mysql-python.
- PostgreSQL
psycopg2 : L'adaptateur PostgreSQL le plus populaire en Python.
queries : Un wrapper de la bibliothèque psycopg2, utilisé pour interagir avec PostgreSQL.
txpostgres : Pilote PostgreSQL asynchrone basé sur Twisted.
- Autres bases de données relationnelles
apsw : Un autre wrapper Python SQLite.
dataset : stocke les dictionnaires Python dans la base de données
pymssql : une interface simple de base de données Microsoft SQL Server.
- Bases de données NoSQL
asyncio-redis : client Redis basé sur asyncio (PEP 3156).
cassandra-python-driver : pilote Python pour Cassandra.
HappyBase : une bibliothèque conviviale pour les développeurs conçue pour Apache HBase.
Plyvel : une interface Python rapide et riche en fonctionnalités pour LevelDB.
py2neo : client wrapper Python pour l'interface reposante de Neo4j.
pycassa : pilote Python Thrift pour Cassandra.
PyMongo : Le client Python officiel pour MongoDB.
redis-py : client Python pour Redis.
telephus : client Cassandra basé sur Twisted.
txRedis : client Redis basé sur Twisted.
4. Communication réseau dans Python Building
Network
- Bibliothèque pour la programmation réseau.
asyncio : (bibliothèque standard Python) E/S asynchrones, boucles d'événements, coroutines et tâches.
Twisted : un moteur de réseau événementiel.
pulsar : framework de concurrence événementielle.
diesel : framework d'E/S d'événements basé sur Greenlet.
pyzmq : Un wrapper Python pour la bibliothèque de messagerie ZeroMQ.
Toapi : Une bibliothèque Flask légère, simple et rapide dédiée à fournir des services API pour tous les sites Web.
txZMQ : wrapper Python pour la bibliothèque de messagerie ZeroMQ basée sur Twisted.
HTTP
- Une bibliothèque qui utilise HTTP.
aiohttp : Bibliothèque réseau HTTP asynchrone basée sur asyncio.
requests : bibliothèque de requêtes HTTP humanisée.
grequests : bibliothèque de requêtes + gevent pour les requêtes HTTP asynchrones
httplib2 : bibliothèque client HTTP complète.
treq : une API Python de type requête construite sur le client HTTP Twisted.
urllib3 : Une bibliothèque HTTP claire et conviviale avec un pool de connexions thread-safe, prise en charge de la publication de fichiers.
Bibliothèque WebSocket pour vous aider à utiliser WebSocket. De plus, lors de la recherche de comptes publics, Linux devrait apprendre à répondre « singe » en arrière-plan et recevoir un paquet cadeau surprise.
AutobahnPython : pour Python, utilisant WebSocket & WAMP basé sur Twisted et asyncio.
Crossbar : Routage d'applications unifié open source (Websocket & WAMP pour Python sur Autobahn).
django-socketio : WebSockets pour Django.
WebSocket-for-Python : bibliothèque client et serveur WebSocket écrite pour Python2/3 et PyPy.
Serveur WSGI
- Serveur Web compatible WSGI
gunicorn : Pré-forké, partiellement écrit en langage C.
uwsgi : L'objectif du projet uwsgi est de développer un ensemble d'outils full-stack pour créer des services gérés, écrits en langage C.
bjoern : Asynchrone, très rapide, écrit en C.
fapws3 : Asynchrone (côté réseau uniquement), écrit en langage C.
meinheld : Asynchrone, en partie écrit en C.
netius : Asynchrone, très rapide.
paste : multithread, stable et éprouvée.
rocket : multithread.
serveuse : multi-threading, qui pilote le framework Pyramid.
Werkzeug : Une bibliothèque d'outils WSGI qui pilote Flask et peut être facilement intégrée à votre projet.
Web Framework
- Framework Web full stack.
Django : Le framework web le plus populaire dans le monde Python.
Flask : Un micro-framework Python.
pyramide : un petit framework Web Python open source, rapide et terre-à-terre.
Bottle : un framework micro web WSGI rapide, petit et léger.
CherryPy : un framework Web Python minimaliste conforme au protocole HTTP/1.1 et doté d'un pool de threads WSGI.
TurboGears : un micro-framework qui peut être étendu en une solution full-stack.
Tornado : un framework web et une bibliothèque réseau asynchrone.
sanic : un framework réseau asynchrone basé sur Python3.5+.
starlette : Un framework ASGI léger et performant
E-commerce
- Un framework et une bibliothèque pour le e-commerce et le paiement.
django-oscar : Un framework e-commerce open source pour Django.
django-shop : Un système de boutique basé sur Django.
Cartridge : une application de panier d'achat construite sur Mezzanine.
shoop : Une plateforme e-commerce open source basée sur Django.
alipay : API Python Alipay non officielle.
merchant : Une application Django qui peut accepter les paiements depuis plusieurs plateformes de paiement.
money : une bibliothèque de devises. Livré avec un format de localisation back-end CLDR en option, offrant une solution de change évolutive.
python-currencies : Afficher le format de la devise et sa valeur numérique.
API RESTful
- Bibliothèque pour développer des API RESTful
- Django
django-rest-framework : Un outil puissant et flexible pour créer des API Web.
django-tastypie : Développer des API pour les applications Django.
django-formapi : Créez des API JSON pour la validation des formulaires Django.
- Flask
flask-api : Développé pour flask, parcourez les API Web.
flask-restful : créez rapidement des API REST pour flask.
flask-restless : créez des API RESTful pour les modèles de base de données définis par SQLAlchemy.
flask-api-utils : gère la représentation et la validation de l'API pour Flask.
eve : framework API REST, piloté par Flask, MongoDB, etc.
- Pyramid
cornice : Un framework REST pour Pyramid.
- Framework-agnostic
falcon : un framework hautes performances pour créer des API cloud et des backends d'applications Web.
sandman : créez automatiquement des API REST pour les systèmes basés sur des bases de données existants.
restless : un framework REST indépendant du framework basé sur ce que nous avons appris de Tastypie.
ripozo : Créez rapidement des API REST/HATEOAS/Hypermedia.
Template Engine
- Bibliothèques et outils pour la génération de modèles et l'analyse lexicale.
Jinja2 : un moteur de modèles moderne et convivial pour les concepteurs.
Chameleon : un moteur de template HTML/XML. Imite ZPT (Zope Page Templates) et optimise la vitesse.
Genshi : outil de modèle Python pour générer des résultats Web.
Mako : Modèles légers ultra-rapides pour la plateforme Python.
Queue
- Bibliothèque pour gérer les événements et les files d'attente de tâches.
celery : une file d'attente de tâches/file d'attente de travaux asynchrone basée sur la messagerie distribuée.
huey : Petite file d'attente de tâches multithread.
mrq : Mr. Queue - Une file d'attente de tâches de travail distribuée Python utilisant Redis et gevent.
rq : file d'attente de tâches Python simple.
simpleq : Une file d'attente simple et évolutive à l'infini basée sur Amazon SQS.
Recherche
- Bibliothèques et logiciels qui indexent les données et effectuent des requêtes de recherche.
django-haystack : Recherche modulaire pour Django.
elasticsearch-py : le client Python officiel de bas niveau pour Elasticsearch.
elasticsearch-dsl-py : le client Python officiel de haut niveau pour Elasticsearch.
solrpy : client Python pour solr.
Whoosh : une bibliothèque de moteur de recherche rapide et pure Python.
- Bibliothèque pour envoyer et analyser des e-mails.
django-celery-ses : backend de messagerie Django avec AWS SES et Celery.
enveloppes : une bibliothèque de courrier électronique à usage humain.
flanker : une adresse e-mail et une bibliothèque d'analyse Mime.
imbox : bibliothèque Python IMAP.
inbox.py : serveur SMTP Python.
inbox : une boîte à outils de messagerie open source.
lamson : serveur d'applications SMTP de style Python.
mailjet : Implémentation de l'API Mailjet, utilisée pour fournir l'envoi d'e-mails par lots, des statistiques et d'autres fonctions.
marrow.mailer : Framework de distribution d'e-mails évolutif et hautes performances.
modoboa : Une plateforme d'hébergement et de gestion de messagerie avec une interface utilisateur Web moderne et minimaliste.
pyzmail : créez, envoyez et analysez des e-mails.
Talon : bibliothèque Mailgun, utilisée pour extraire des messages et des signatures.
yagmail : yagmail est un client GMAIL/SMTP conçu pour rendre l'envoi d'e-mails aussi simple que possible.
Traitement des URL
- Bibliothèque pour l'analyse des URL
furl : Une petite bibliothèque Python qui facilite le traitement des URL.
purl : une classe d'URL simple et immuable avec une API concise pour l'interrogation et le traitement.
pyshorteners : Une bibliothèque de raccourcissement d'URL purement Python.
shorturl : implémentation Python pour générer des URL courtes et des liens courts similaires à bit.ly.
webargs : une bibliothèque pour analyser les paramètres de requête HTTP avec prise en charge intégrée des frameworks Web populaires, notamment Flask, Django, Bottle, Tornado et Pyramid.
5. Le système d'alimentation du bâtiment Python
processus
- démarrage des processus du système d'exploitation et bibliothèque de communication.
envoy : Plus convivial que le module de sous-processus Python.
sarge : Une autre encapsulation du module de sous-processus.
sh : Une bibliothèque complète de remplacement de sous-processus.
Concurrency and Parallelism
- Bibliothèque pour les opérations simultanées et parallèles.
multiprocessing : (Bibliothèque standard Python) Interface "thread" basée sur les processus.
threading : (bibliothèque standard Python) interface de thread de niveau supérieur.
eventlet : un framework asynchrone qui prend en charge WSGI.
gevent : une bibliothèque réseau Python basée sur une coroutine utilisant greenlet.
Demain : Implémentation de la syntaxe du décorateur magique pour générer du code asynchrone.
uvloop : Implémentation ultra rapide de la boucle d'événements asyncio au-dessus de libuv.
Si vous ne le savez pas, vous serez surpris. Il y a vraiment trop de bibliothèques Python. Les 100 bibliothèques ci-dessus ne constituent qu’une partie du bâtiment de l’empire Python et sont responsables de la construction de la pierre angulaire interne du bâtiment. Plus tard, Xiao F continuera à présenter la bibliothèque d'applications Python, alors restez à l'écoute.
Les étudiants dans le besoin sont invités à l'essayer. Si cet article vous est utile, n'hésitez pas à lui donner un Like + à le regarder maintenant ! ❤️
Il existe d'autres ressources d'apprentissage du système de projet de haute qualité sur GitHub. Bienvenue pour les partager avec d'autres étudiants !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.
