IDEA快速搭建SpringBoot工程简单实例

1.打开IDEA开发工具,选择File ——>New——>Project...

2.选择Spring Initializr,jdk选择1.8版本,点击Next

3.填写Project信息,点击Next

4.简单的工程可只选择Web——>Spring Web即可创建Web工程,可看到SpringBoot版本号2.1.9,点击Next

5.填写项目名称,及项目储存路径,点击Finish即可

6.创建成功后目录结构如下

7.默认生成的pom.xml内容如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.1.9.RELEASE</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>
	<groupId>com.example</groupId>
	<artifactId>demo</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>demo</name>
	<description>Demo project for Spring Boot</description>

	<properties>
		<java.version>1.8</java.version>
	</properties>

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
	</dependencies>

	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

</project>

8.启动项目,进入启动类,运行main即可

9.启动成功,控制台打印如下

10.默认启动8080端口,可在application.properties中添加server.port=8888修改端口,此文件默认为空,可自行添加配置

11.启动后默认访问8080端口是404页面,简单添加一个Controller进行页面访问,代码如下所示

package com.example.demo;

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

@Controller
public class HelloSpringBoot {

    @RequestMapping(value = "hello", method = RequestMethod.GET)
    @ResponseBody
    public String hello(){
        return "Hello SpringBoot!";
    }

}

11.页面访问结果如下

<think>好的,我现在需要回答用户关于PyTorch是否支持同时安装CPUGPU版本的问题。首先,我应该回顾一下PyTorch的安装机制。根据用户提供的引用资料,安装GPU版本的PyTorch通常需要特定的CUDA版本,并且用户可能需要通过不同的渠道获取对应的whl文件,比如从官网或镜像源下载[^2][^3][^5]。 接下来,我需要理解CPUGPU版本的区别。CPU版本是运行在处理器上的,而GPU版本需要NVIDIA的CUDA支持,利用显卡加速计算。两者在安装包上有不同的依赖项库文件,例如GPU版本会包含CUDA相关的库,而CPU版本则没有这些。 然后,我考虑是否可以在同一个环境中同时安装两个版本。根据经验,Python的包管理通常不允许同一个包的不同版本共存,因为包名称相同(如torch)会导致冲突。用户提供的引用中提到,如果强行安装不同版本的torch,可能会覆盖现有安装,导致不可预期的问题[^4][^5]。例如,如果先安装CPU版本,再安装GPU版本,后者会覆盖前者,反之亦然。 此外,用户可能需要同时使用两种环境的情况,比如在没有GPU的机器上运行CPU代码,而在有GPU的机器上运行加速代码。这时,使用虚拟环境(如conda或venv)分别创建独立的环境可能更合适。每个环境可以安装对应的PyTorch版本,避免冲突[^1][^3]。 还有一个考虑点是PyTorch的设计是否支持同时加载两个版本的库。通常,在运行时,PyTorch会检测可用的CUDA设备,并自动使用GPU版本。如果安装了GPU版本,即使代码中没有显式调用CUDA函数,PyTorch也会优先使用GPU资源。因此,同时安装两个版本不仅技术上不可行,也没有实际必要,因为GPU版本已经包含CPU功能。 最后,我需要总结这些信息,给出清晰的回答,并建议用户使用虚拟环境来管理不同版本的PyTorch,确保项目的兼容性稳定性。</think>PyTorch无法在同一个Python环境中同时安装CPUGPU版本。以下是具体分析及解决方案: ### 一、版本冲突机制 PyTorch的CPUGPU版本通过包名`torch`进行统一管理。安装时会根据后缀(如`cuXXX`表示CUDA版本)决定具体类型: - CPU版本:例如`torch-1.10.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl` - GPU版本:例如`torch-1.10.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl` 由于包名相同,后安装的版本会直接覆盖前一个版本[^4]。例如: ```bash # 先安装CPU版本 pip install torch==1.10.0 # 再安装GPU版本会导致覆盖 pip install torch==1.10.0+cu113 ``` ### 二、推荐解决方案 使用虚拟环境隔离不同需求: 1. **Conda环境管理**(推荐): ```bash # 创建GPU环境 conda create -n pytorch_gpu python=3.8 conda activate pytorch_gpu pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # 创建CPU环境 conda create -n pytorch_cpu python=3.8 conda activate pytorch_cpu pip install torch torchvision ``` 通过`conda activate`切换环境即可[^3] 2. **Docker容器方案**: ```dockerfile # GPU容器 FROM pytorch/pytorch:1.10.0-cuda11.3-cudnn8-runtime # CPU容器 FROM pytorch/pytorch:1.10.0-cpu ``` ### 三、版本兼容性验证 安装后可通过以下代码检测当前环境版本: ```python import torch print(torch.__version__) # 输出如1.10.0+cpu或1.10.0+cu113 print(torch.cuda.is_available()) # GPU版本返回True ``` ### 四、特殊需求处理 若需在GPU版本中使用CPU模式,可直接通过代码指定设备: ```python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") tensor = torch.randn(3,3).to(device) ```
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