深度学习环境搭建手册(二）

最新推荐文章于 2025-03-04 16:32:38 发布
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博客指出，在完成TensorFlow搭建后，必须在TensorFlow环境内进行使用，强调了使用环境的重要性。

搭建完tensorflow后，一定要在tensorflow环境内使用。

搭建个人深度学习工作站
熊猫小妖的AI世界
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本文将系统讲解深度学习开发环境的完整配置链路，涵盖环境隔离、IDE配置、智能辅助工具链整合。以Windows 11为例，文末附常见问题排查手册。结合本人踩过的坑整理出来，倾情推荐！
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关键选项安装时取消勾选（避免VS2019冲突）手动添加环境变量：CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1。
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你是否还在用压缩包打包你的代码，然后在新的机器重新安装软件，配置你的环境，才能跑起来？
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随随着瑞芯微（Rockchip）芯片在嵌入式领域的广泛应用，越来越多的板卡厂商开始适配其系列芯片，尤其是 RV1126。凭借其高性价比和强大的 AI 加速能力，RV1126 已成为众多边缘计算设备的首选。为了使深度学习模型能够在 RV1126 平台上高效运行，各大厂商纷纷推出了针对这一芯片的适配方案。本文将带领大家一步一步完成 RV1126 芯片的深度学习环境搭建。通过详细的操作步骤，我们将指导你如何在 RV1126 平台上配置并优化深度学习开发环境，为后续的 AI 模型部署和推理提供坚实的基础。
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综上所述，《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》这本书为读者提供了一套完整的TensorFlow开发环境搭建流程。从环境准备到TensorFlow安装，书中都给出了详尽的步骤和建议，目的是为了帮助读者更顺畅地进入...
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