拯救者机器学习环境搭建

最新推荐文章于 2025-02-13 16:22:12 发布
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#1024程序员节 #机器学习

拯救者机器学习环境搭建

从ubuntu双系统的安装到pytorch和tensorflow（带GPU加速）的安装

文章目录

ubuntu双系统安装

参考博客这一篇就够了
其中选择UEFI即可，单双硬盘视个人情况而定
分区的时候按照上面那篇博客的就可以，当然也可以参考下这个

安装完成之后

换源，给ubuntu换源，参考这篇
不过，其中的源要按照源的帮助文档来配，就是将ubuntu的原本sources.list备份后，将source.list里的内容换为源的帮助文档里的，不然后期安装包的时候会提示缺少包，个人使用的是清华源

Anaconda安装

这一篇就够了
里面还讲了一些Anaconda的基础使用，挺好的

安装完成之后

换源

  • 给anaconda换源
    按照清华源的帮助文档来配就好了，就是注意在linux下也要先执行 conda config --set show_channel_urls yes生成该文
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解析：不符合，三次握手第三次的ACK=b+1即ACK=201，但题中的ACK=202所以错误，状态监测防火墙不会转发该报文# 系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术
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虚拟化管理软件比较
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详细讲解了GPU+pytorch环境的搭建过程，方法及注意事项
基于R9000P-RTX3060显卡搭建深度学习pytorch环境实践
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Anaconda安装及配置+pytorch深度学习环境(2024复旦计算机工作站0705）
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Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，Pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。
我的电脑是联想拯救者2024版，CPU是i9－14900HX，内存32GB，NVIDIA RTX4060－8GB显存显卡，1TB硬盘，ubuntu24.04LTS操作系统，显卡驱动程序版本是nvidia-smi。我是个编程小白，现在需要使用我的电脑进行机器学习的编程，请详细教我怎么在我的电脑上搭建编程环境，我有如下要求：1、搭建的编程环境不能有不兼容的现象。2、需要有详细的安装步骤，比如先安装CUDA还是先安装python。
06-02
嗯，用户想在联想拯救者2024版电脑上搭建机器学习环境，配置是Ubuntu24.04 LTS、NVIDIARTX4060显卡和i9-14900HXCPU。首先，我得考虑硬件兼容性，特别是NVIDIA驱动和CUDA的安装。Ubuntu24.04是新的长期支持版本，可能...
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kvm 一些web管理3方工具
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vscode python环境配置联想拯救者
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### 配置Python开发环境在联想拯救者系列电脑上的VSCode中 在联想拯救者系列电脑上使用 Visual Studio Code (VSCode) 配置 Python 开发环境是一个相对简单的过程，但需要确保所有必要的组件和依赖项都已正确安装。以下是详细的步骤指南： #### 安装 VSCode 和 Python 扩展 1. **下载并安装 VSCode** 访问 [Visual Studio Code 官网](https://code.visualstudio.com/) 下载适用于 Windows 或 Linux 的安装包，并按照提示完成安装过程。 2. **安装 Python 扩展** 打开 VSCode，点击左侧活动栏的扩展图标（或按下 `Ctrl+Shift+X`），搜索 "Python" 并安装由 Microsoft 提供的官方 Python 扩展。该扩展提供了智能感知、调试器、代码格式化等功能[^1]。 #### 安装 Python 解释器 3. **安装 Python** 在联想拯救者电脑上，确保已经安装了 Python 解释器。可以从 [Python 官网](https://www.python.org/downloads/) 下载最新版本的 Python，并在安装过程中勾选“Add to PATH”选项以方便后续配置。 4. **验证安装** 打开终端（Windows 上为命令提示符或 PowerShell，Linux 上为终端模拟器），输入以下命令来确认 Python 是否成功安装： ```bash python --version ``` 如果输出显示 Python 版本号，则说明安装成功。 #### 配置 VSCode 使用 Python 解释器 5. **选择 Python 解释器** 在 VSCode 中，按下 `Ctrl+Shift+P` 打开命令面板，输入 "Python: Select Interpreter"，然后从列表中选择合适的 Python 环境。如果未检测到解释器，可以手动指定路径。 6. **创建虚拟环境（可选）** 为了更好地管理项目依赖，建议为每个项目创建一个虚拟环境。可以在终端中执行以下命令来创建虚拟环境： ```bash python -m venv myenv ``` 激活虚拟环境后，在 VSCode 中重新选择解释器即可使用该虚拟环境中的 Python。 #### 编写和运行 Python 代码 7. **新建 Python 文件** 在 VSCode 中创建一个新的 `.py` 文件，例如 `hello.py`，并编写简单的测试代码： ```python print("Hello, World!") ``` 8. **运行 Python 脚本** 可以通过右键点击编辑器中的任意位置，选择 “Run Python File in Terminal” 来运行脚本，或者直接在终端中使用以下命令： ```bash python hello.py ``` 9. **调试 Python 代码** 利用 VSCode 内置的调试功能，可以通过设置断点、查看变量值等方式进行代码调试。点击左侧活动栏的调试图标（或按下 `Ctrl+Shift+D`），然后点击“创建 launch.json 文件”，选择 Python 环境后即可开始调试。 #### 性能优化与注意事项 10. **利用拯救者系列硬件优势** 联想拯救者系列电脑通常配备高性能 CPU 和 GPU，适合处理复杂的计算任务。对于机器学习或数据科学项目，可以考虑启用 GPU 加速。这可能涉及到 NVIDIA CUDA 工具包的安装以及相关驱动程序的配置[^2]。 11. **保持系统更新** 定期检查操作系统和软件更新，确保所有安全补丁和性能改进都被应用，从而维持最佳开发体验。 ---
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