python2とpython3どちらを学べばよいでしょうか?
Python を始めたばかりの友人の多くは、「Python2 と Python3 のどちらを学ぶべきですか?」という質問に悩んでいます。
これに対する答えは次のとおりです: 決定的な Python3!(推奨学習: Python ビデオ チュートリアル)
しかし、初心者の友人の中にはまだためらっている人がたくさんいます。では、なぜいまだに私に Python2 の学習を勧める人がいるのでしょう?
実際には、次の理由以外にありません:1. Python であっても Pip であっても、ダウンロード数は 2 ~ 3 です。 2 が依然として主流であることがわかります。
間違っています! 2 のダウンロード数が 3 よりも多い理由はたくさんありますが、最も重要な理由の 1 つは、ほとんどのオペレーティング システム (Linux ディストリビューション) が依然としてデフォルトで Python 2 をインストールしていることです。人間は怠け者なので、めんどくさい場合は 2 を使用するだけの人が多いです。しかし、2が減少し、3が増加していることは議論の余地のない事実です。未来を受け入れることが進むべき道です。2. Python 2 と 3 には互換性がありません。3 を学習した後でも、2 を学習する必要があります。
間違っています! Python には、3 および 2 と互換性のあるコードを数分で作成できる補助ライブラリが多数用意されており、いくつかのパッケージを導入するだけで、コードを変更する必要はほとんどありません。 2 は最終手段として使用する必要がありますが、3 の基礎があれば、追加の学習なしですぐに 2 を始めることができます。3. 多くのライブラリは依然として Python 2 のままであり、Python 3 では使用できません
間違っています。これを言った親愛なる友人、Python に注目してからどれくらい経ちますか?マーケットのことがよくわかりません。 py3readiness の最新の統計結果によると、Pip で最も人気のある (最もダウンロードされた) ライブラリの上位 360 個のうち 345 個がすでに Python 3 をサポートしています。Python 3 を活用しましょう!人生は短いので、私は Python 3 を使用しています。
Python 関連の技術記事をさらに詳しく知りたい場合は、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がpython2とpython3どちらを学べばよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
