pycharm+raidrive+autodl

原创 已于 2025-09-29 00:19:37 修改 · 333 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #pycharm #服务器

于 2025-09-29 00:19:02 首次发布

目录

一、租用GPU

建议看https://blog.youkuaiyun.com/qd520_1314/article/details/137659365?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=137659365&sharerefer=PC&sharesource=Manonll&sharefrom=from_link

二、pycharm连接远程服务器操作

1、 RaiDrive管理远程服务器

很简单，就是把网络上的存储盘（网盘） 映射到电脑的本地存储。
配合远程文件传输助手 RaiDrive,可视化管理远程服务器的存储
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

三、 pycharm配置远程端口

建议看这个链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p

最低0.47元/天 解锁文章
@小蜗牛
关注
2020新版pycharm+anaconda+python+opencv+qt环境配置
12-21
【PyCharm 介绍与安装】 PyCharm 是由 JetBrains 开发的一款强大的 Python 集成开发环境（IDE），它提供了丰富的功能，如代码调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能代码补全、单元测试以及版本控制集成。...
AutoDL+Pycharm+Xshell+Xftp的使用
qq_43480604的博客
08-05 1608
Autodl pycharm 和Xshell的基本使用方法
pycharm+AutoDL远程连接报错记录
qq_42954529的博客
03-02 554
（2）添加 torch 包所在的路径（未创建conda新环境下应该不需要）例如/root/autodl-tmp/Layer/data。找到设置，python解释器，python解释器下角标。（1）安装setuptools、wheel等工具包。1、远程连接成功，但是找不到python打包工具。在添加虚拟解释器时，第4步一定要选择系统解释器。程序中的绝对位置要和虚拟环境的位置一致。2、软件导入pycharm不成功。3、程序运行时，找不到文件的问题。手动添加路径，之后就是一路确定。
超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境
lanbo_ai的博客
09-19 3万+
超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境
Pycharm+AutoDL进行深度学习
m0_46692607的博客
03-02 2590
Pycharm 要求为专业版，需要有 SSH 连接工具。进行注册，创建一个容器实例。
Vision Mamba 代码调试---Pycharm+AutoDL
weixin_45231460的博客
05-14 9422
本文介绍如何使用AutoDL和Pycharm对Vision mamba进行调试
python入门之环境配置--pycharm+anaconda
SKY_yiyi_9的博客
12-04 3470
基于pycharm+anaconda搭建环境
从零开始搭建 —— Anaconda + PyCharm + PyTorch（GPU）+ 虚拟环境（全步骤）
欢乐的小鹿
04-05 1万+
从零开始安装 PyTorch（GPU）版本
Pycharm + Git 操作合集
青年有志
05-27 5992
GitcloneGitclonePycharmNew Window到这里就成功啦，下面是讲解如何提前登录好 Gitee 与 Github 账号。
全网最详细的pyCharm+anaconda的安装。
热门推荐
北极星的博客
01-24 4万+
目录PyCharm的安装一.下载安装包1.安装网站2.在导航栏输入网址回车3.点击 DOWNLOAD。4.它有专业版和社区版，我们下载社区版就可以使用了。（专业版要收费）二.安装过程5.双击安装包。6.点击next7.安装位置8.安装选择9.开始安装10.安装完成Anaconda的安装一.下载安装包二.安装过程1.双击安装包2.同意条款3.设置使用对象4.安装位置5.选项设置6.安装7.安装完成与后续8.使用镜像9.修改pip的安装位置三.PyCharm与Anaconda相关联1.打开PyCharm。2
python+Django+pycharm+mysql 搭建首个web项目详解
09-09
主要介绍了python+Django+pycharm+mysql 搭建首个web项目,结合实例形式详细分析了python+Django+pycharm+mysql搭建web项目的具体步骤与相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
Python3+Pycharm+PyQt5环境搭建步骤图文详解
09-19
### Python3+Pycharm+PyQt5环境搭建详解 #### 一、概述 本文将详细介绍如何在Windows 10 64位操作系统上搭建Python3+Pycharm+PyQt5的开发环境。此环境适用于进行GUI图形用户界面的开发工作。通过本教程，您将学习...
精选资源
py 视频爬取插件 +pycharm +py3 + 安装教程
03-28
py 视频爬取插件 +pycharm +py3 + 安装教程py 视频爬取插件 +pycharm +py3 + 安装教程py 视频爬取插件 +pycharm +py3 + 安装教程py 视频爬取插件 +pycharm +py3 + 安装教程py 视频爬取插件 +pycharm +py3 + 安装教程...
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
最新发布
2301_78372746的博客
11-24 2056
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
ResNet (2015)（卷积神经网络）
weixin_45556264的博客
11-23 690
它不是一个复杂的理论突破，而是一个极其优雅和有效的工程解决方案，其“大道至简”的思想深刻地影响了整个领域。直到今天，基于ResNet的架构仍然是许多视觉任务的强大基线。在ResNet出现之前，主流的认知是：网络越深，表达能力越强，性能应该越好。论文中提出了几种不同深度的ResNet变体，最著名的是ResNet-34和ResNet-50/101/152。这种下降不是由过拟合引起的，因为即使在训练集上，深层的模型误差也比浅层模型更高。这是ResNet的核心构建模块。，巧妙地解决了极深神经网络的。
【神经网络与深度学习（吴恩达）】神经网络基础学习笔记
qq_62361050的博客
11-24 700
接下来我们符号化一下表示，首先将x和y放在一起，x表示某张图片的特征向量，y表示分类结果，将所有的样本图片和与其对应的分类结果放在一块，即可组成数量为m的训练集，然后将所有x特征向量按列依次放入一个矩阵中即可组成一个X，表示待分类的图片特征数据矩阵，在Python语言中X.shape = (nx,m)，分类完成后，结果矩阵Y，表示所有分类结果数据，在Python语言中Y.shape = (1,m)。一个神经网络的计算都是按照前向或反向传播过程来实现的，首先计算出神经网络的输出，紧接着进行一个反向传输操作。
【深度学习新浪潮】如何使用多模态大模型进行图片的开放词汇语义分割？
智能守恒_HengAI
11-23 188
"""加载并预处理图像""""""使用Grounding DINO检测目标边界框""""""使用SAM生成分割掩码"""# 转换图像为numpy数组# 设置SAM图像编码器# 转换边界框格式（xyxy -> yxyx，且归一化到0-1）boxes_yxyx = boxes_xyxy[:, [1, 0, 3, 2]] # SAM要求yxyx格式# 生成掩码本文提出的泛化性强：支持任意文本描述的类别分割，无需重新训练。易用性高：基于开源库构建，代码量少于200行即可落地。性能可靠。
神经网络深度解析：从神经元到深度学习的进化之路
qq_51229257的博客
11-24 674
周志华《机器学习》第五章“神经网络”是连接传统机器学习与深度学习的桥梁——它从模拟人脑神经元的基本模型出发，逐步构建多层网络，核心突破是BP算法的提出，最终延伸到深度学习的核心思想。本章的核心逻辑是：通过“神经元加权求和+激活函数”构建基本单元，用多层结构拟合非线性关系，靠BP算法优化参数，再通过不同网络拓扑适应不同任务。本文将从“基础模型→核心算法→代码实现→习题解答”四个维度，用通俗比喻和实例拆解第五章的核心知识，帮你吃透神经网络的设计原理与工程实践。神经网络的最小单元是神经元，源于1943年提出的M-
Autodl+pycharm+yolov
03-13
### 使用 PyCharm 结合 AutoDL 和 YOLOv8 开发深度学习项目的指南 #### 一、环境配置 为了在 PyCharm 中顺利使用 AutoDL 平台并基于 YOLOv8 模型开展工作，需先完成必要的软件安装与设置。这包括但不限于获取合适的 Python 版本以及创建虚拟环境来管理依赖项。 对于具体操作流程，在指定资源文件中有详细介绍[^1]。该文档不仅提供了关于如何利用 PyCharm 实现同 Autodl 的连接指导，还涵盖了有关于准备训练所需的数据集方面的说明。 #### 二、项目初始化 当一切就绪之后，则可以着手建立新的工程或者导入现有的 GitHub 上由 Ultralytics 维护的官方仓库作为起点[^3]。此过程中需要注意的是要确保本地开发环境中已正确设置了远程 Git 库链接以便同步最新的源码变动。 #### 三、编写代码实现功能需求 接下来就是核心部分——编码实践。这里建议参考一些高质量的技术文章或教程以加深理解[^2]。例如，《人工智能专栏》系列里包含了大量针对不同版本 YOLO 家族成员（如 v5 至 v8）优化技巧的文章；这些资料能够有效辅助开发者掌握最佳实践方法论从而提高工作效率。 此外，考虑到实际应用场景可能涉及多种框架间的转换问题，因此熟悉模型导出至其他平台的过程也是十分重要的技能之一[^4]。 ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练权重 results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 上述示例展示了加载预训练好的 YOLOv8 nano 尺寸网络结构并对自定义数据集执行训练过程的基本方式。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值