Python が正式に外の世界にリリースされた年
Python の作者である Guido van Rossum はオランダ人です。2005 年から 2012 年 12 月まで Google に勤務し、2013 年 1 月に Dropbox に入社しました。常にPython開発の中心人物でした。
シリーズ 以下は Python の大きなイベントのタイムラインです: (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
## 1980 - Jido Fan Luo Sum がアイデアを構想し始めましたPython の; 1989 - Python が形になりました;1991 年 2 月 - Python コードが公開され、この時点でのバージョンは 0.9 でした。0;
1994 年 1 月 - Python 1.0 が正式にリリースされました;
2000 - Python 2.0 がリリースされました; 2001 年 - Python 2.1 がベースでリリースされましたPython Software Foundation (PSF) で; 2008 年 12 月 - Python 3.0 が正式にリリースされ、Python 3 は「Python 3000」または「Py3K」と呼ばれます。 Python 3 は Python 2 と互換性がありません。ただし、近年 Python 3 の使用が急増しているため、初心者は Python 3 から始めても問題ありません。以下は特定のバージョンのリストです:
Python 1.0 - 1994 年 1 月 ・Python 1.2 - 1995 年 4 月 10 号 ・Python 1.3 - 1995 年 10 月 12 号 ・Python 1.4 - 1996 年 10 月 25 号 ・Python 1.5 - 1997 年 12 月 31 号 ・Python 1.6 - 2000 年 09 月 05 号 Python 2.0 - 2000 年 10 月 16 号 ・Python 2.1 - 2001 年 4 月 17 号 ・Python 2.2 - 2001 年 12 月 21 号 ・Python 2.3 - 2003 年 7 月 29 号 ・Python 2.4 - 2004 年 11 月 30 号 ・Python 2.5 - 2006 年 12 月 19 号 ・Python 2.6 - 2008 年 10 月 1 号 ・Python 2.7 - 2010 年 7 月 3 号 Python 3.0 - 2008 年 12 月 3 号 ・Python 3.1 - 2009 年 6 月 27 号 ・Python 3.2 - 2011 年 2 月 20 号 ・Python 3.3 - 2012 年 9 月 29 号 ・Python 3.4 - 2014 年 5 月 16 号 ・Python 3.5 - 2015 年 9 月 13 号 ・Python 3.6 - 2016 年 12 月 23 号
以上がPython が正式に外の世界にリリースされた年の詳細内容です。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。

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:

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。

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

PytorchをCentosの最新バージョンに更新すると、次の手順に従うことができます。方法1:PIPでPIPを更新する:最初にPIPが最新バージョンであることを確認します。これは、PIPの古いバージョンがPytorchの最新バージョンを適切にインストールできない可能性があるためです。 pipinstall- upgradepipアンインストール古いバージョンのpytorch(インストールの場合):pipuninstorchtorchtorchvisiontorchaudioインストール最新
