


Comment installer la bibliothèque d'oreillers dans pycharm
Étapes pour installer la bibliothèque Pillow dans PyCharm : ouvrez les paramètres et accédez à la page Projets. Sélectionnez "Interpréteur Python" et cliquez sur le bouton "+". Recherchez « Pillow », sélectionnez le package et cliquez sur « Installer le package ». Une fois l'installation terminée, importez Pillow dans la console Python pour vérifier l'installation.
Installation de la bibliothèque Pillow dans PyCharm
Comment installer la bibliothèque Pillow ?
Pour installer la bibliothèque Pillow dans PyCharm, veuillez suivre ces étapes :
1. Ouvrez les paramètres de PyCharm
- Windows : Fichier > Paramètres
- Mac : PyCharm > Préférences
2. Page Projets
- Dans la barre de navigation de gauche, cliquez sur l'icône Projets.
3. Cliquez sur "Interpréteur Python"
- Sur le côté droit de la page du projet, cliquez sur l'onglet "Interpréteur Python".
4. Cliquez sur le bouton "+"
- Au-dessus de la liste "Packages installés", cliquez sur le bouton "+".
5. Recherchez « Oreiller »
- Entrez « Oreiller » dans la barre de recherche.
6. Sélectionnez le forfait Oreiller
- Dans les résultats de recherche, sélectionnez le forfait « Oreiller ».
7. Cliquez sur « Installer le package »
- Cliquez sur le bouton « Installer le package ».
8. Attendez la fin de l'installation
- PyCharm téléchargera et installera la bibliothèque Pillow.
Vérification après l'installation
Une fois l'installation terminée, vous pouvez vérifier si la bibliothèque Pillow a été installée avec succès en suivant ces étapes :
1 Ouvrez la console Python
- Dans PyCharm, appuyez sur Ctrl. + Alt + N (Windows) ou Cmd + Option + N (Mac) ouvre la console Python.
2. Importer Pillow
- Entrez la commande suivante dans la console :
import Pillow
3. Vérifiez s'il n'y a pas d'erreurs
- Si aucun message d'erreur ne s'affiche, cela signifie que la bibliothèque Pillow a été installé avec succès.
Vous pouvez désormais utiliser la bibliothèque Pillow pour traiter des images dans PyCharm.
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

La mise à jour de Pytorch vers la dernière version sur CentOS peut suivre les étapes suivantes: Méthode 1: Mise à jour de PIP avec PIP: Assurez-vous d'abord que votre PIP est la dernière version, car les anciennes versions de PIP peuvent ne pas être en mesure d'installer correctement la dernière version de Pytorch. pipinstall-upradepip désinstalle ancienne version de Pytorch (si installé): PipuninstallTorchtorchVisiontorchaudio installation dernier
