Java基本数据类型的初始化值

最新推荐文章于 2025-04-23 20:29:15 发布

Yikolime

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分类专栏：基础知识文章标签： java 数据类型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_51722088/article/details/120851986

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今天做leetcode的算法题写boolean数组哈希的时候突然想到的，在此记录

String不属于基本数据类型，所以在创建String数组的时候，可以for循环遍历初始化一下。

		//java8大基本数据类型的初始值
		boolean false    //*常用
		char '/uoooo'即0 //*常用
		byte 0
		short 0
		int 0
		long 0
		float 0
		double 0

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pycharm+anaconda配置pytorch(CUDA10.2)

m0_55333280的博客

07-22

1296

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关于安装Pytorch中torch.cuda.is_available()为False的解决方案

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解决torch.cuda.is_available()返回False

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11-02

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PyTorch和CUDA版本对应关系

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02-13

3054

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04-23

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亲爱的学弟学妹们好呀！我是你们的AI研究生学姐～今天要教大家一个超级实用的技能：如何从零开始配置PyTorch深度学习环境！还记得我大二时第一次接触深度学习的惨痛经历吗？环境配置就卡了整整两周，差点劝退我这个计算机系的女生😭 所以今天学姐就把踩过的所有坑都告诉你们，保证让你们一次配置成功！温馨小贴士：学姐已经把所有需要的安装包都打包好啦，国内下载超快，再也不用翻墙下载啦！文末有下载链接哦～亲爱的学弟学妹们，环境配置只是万里长征第一步，真正的挑战和乐趣在后面等着你们！

CUDA 10.2安装pytorch

collect230的博客

03-25

2540

cpu开头的是cpu版本的，可以直接跳过，我们看 cu开头的，cu102表示cuda10.2，cp38对应python3.8，按照需求下载就可以了。同理下载torchvision 和torchaudio。根据自己python版本和系统选择。2.所有torch版本。

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01-05

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CUDA安装 PyTorch安装

【cuda报错】torch.cuda.is_available()返回false解决方案

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06-12

1万+

-----2021.7.27更新------ 针对cp38做了适当解释，其余未作修改。

pytorch的安装（CUDA10.2+cuDNN8.3.3+torch1.10+torchvision0.11.1+python3.9）

Yao_Wan的博客

01-13

1万+

一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDA toolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载

2025 Jetson Nano极速部署yolov8或11：CUDA10.2适配PyTorch1.11+TorchVision预编译whl包

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其次，CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。最后，手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大...

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对于 CUDA 10.2，可以使用 PyTorch 的 GPU 版本。你可以通过以下命令安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch GPU 版本： ```shell pip install torch==1.7.1+cu102 torchvision==0.8.2+cu102 torchaudio==0.7.2 -f ...

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### 解决 PyCharm 中 `torch.cuda.is_available()` 返回 False 的问题为了确保在 PyCharm 中能够正确识别 GPU 并使得 `torch.cuda.is_available()` 返回 True，可以按照以下建议操作： #### 创建并激活 Conda 环境确保在一个专门的 Anaconda 环境下工作有助于隔离依赖项。通过命令行工具（Anaconda Prompt 或者 Terminal）来创建一个新的 conda 环境，并指定 Python 版本以及安装所需的包。 ```bash conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv ``` #### 安装 CUDA 和 PyTorch 确认所使用的 CUDA 工具包版本与显卡驱动兼容后，再利用 conda 命令安装特定版本的 PyTorch 及其配套组件 TorchVision。这一步骤对于让 PyTorch 正确检测到 GPU 至关重要[^2]。 ```bash conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 设置 PyCharm 使用正确的解释器完成上述步骤之后，在 PyCharm 内部设置项目的 Python 解释器为刚才创建的那个 conda 环境中的解释器路径。这样做的目的是为了让 IDE 加载来自该虚拟环境中的一切资源，包括已经配置好的 CUDA 支持。 #### 测试配置有效性最后，在新的会话中测试 `torch.cuda.is_available()` 函数的结果是否变为 True。如果一切正常的话，则表明现在可以在 PyCharm 下顺利调用 GPU 来加速计算任务了[^3]。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ```