Python与Anaconda在CUDA环境中的角色解析

已于 2025-02-21 13:51:48 修改
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文章标签： python 开发语言 pytorch opencv 计算机视觉
于 2025-02-20 20:15:46 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42015513/article/details/145762134
版权

核心组件关系图
在这里插入图片描述

组件职责分解表

组件 作用领域 关键影响维度 版本选择优先级
NVIDIA驱动 硬件通信层 GPU功能可用性 ★★★★★
CUDA Toolkit 计算加速层 底层计算能力 ★★★★☆
Python 语言运行时 框架兼容性 ★★★★☆
Anaconda 环境管理层 依赖关系解析 ★★★☆☆
cudatoolkit 运行时抽象层 框架与驱动的桥梁 ★★★☆☆

Python版本的核心作用

  1. 框架兼容性基线
    主流深度学习框架对Python版本有严格限制：
  • PyTorch 2.0+：要求Python ≥3.8
  • TensorFlow 2.10+：要求Python 3.7-3.10
  • JAX最新版：仅支持Python 3.9+
  1. 扩展库依赖基础

                

                
                
        

    

  


        

            

                    
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《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）

				
			

			

				

					weixin_43178406的博客
				

				

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大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Dockerfile文件构建镜像Anaconda+Python教程

				
			

			

				

					weixin_38252409的博客
				

				

					04-02
					
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在深度学习与自然语言处理领域，环境配置的复杂性常常成为开发者的痛点。本文将通过一个基于CUDA 12.1的深度学习环境Dockerfile实例，详解如何高效构建可复现的容器化开发环境，并结合Dockerfile最佳实践，助你掌握企业级镜像构建技巧。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Anaconda+Pytorch(CUDA)开发环境全配置

				
			

			

				

					steven05的博客
				

				

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从零开始在一台电脑上配置Pytorch+CUDA环境

			
		

	





	

		

			

				
					
从0开始下载Anaconda配置环境安装cuda和pytorch

				
			

			

				

					coderrrrrr的博客
				

				

					04-16
					
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由于最近新买了一台笔记本，需要配置深度学习的环境，所以要重新下载安装配置anaconda，cuda以及pytorch环境，这篇博客从0开始，细致简单搭建起pytorch环境，。重点说明一下！！！下载前一定要确定好自己的版本依赖，比如我这次下载的每一个版本就是  cudatoolkit 11.6 + pytorch1.12.0 + python3.7  其中anaconda版本选择适应python3.7的，下面会仔细讲到。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Anaconda3+CUDA10

				
			

			

				

					2401_84048149的博客
				

				

					04-23
					
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看完美团、字节、腾讯这三家的一二三面试问题，是不是感觉问的特别多，可能咱们真的又得开启面试造火箭、工作拧螺丝的模式去准备下一次的面试了。开篇有提及我可是足足背下了Java互联网工程师面试1000题，多少还是有点用的呢，换汤不换药，不管面试官怎么问你，抓住本质即可！能读到此处的都是真爱Java互联网工程师面试1000题。

			
		

	





	

		

			

				
					
GPU版本pytorch的安装，配套环境python、Cuda、Anaconda安装和版本选择，及常见问题调用gpu返回false

					
热门推荐

				
			

			

				

					tyx2985491138的博客
				

				

					04-11
					
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前言：第一次装这个我也很懵，然后自己淋过雨就想记录一下交流经验，这个安装最麻烦的是需要各个版本都需要对应。我也看了很多教程网上基本上安装都是cpu版本，就官网链接安装下来也是cpu版本，然后就不能调用显卡。本篇文章就很好解决了安装gpu版本pytorch的一些常见问题。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python、Anaconda和PyCharm的概念

				
			

			

				

					clover_oreo的博客
				

				

					04-03
					
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之前大二学习中已经装过Anaconda,但是后来因为电脑坏了系统重新升级，结果之前的Anaconda没有删除干净，导致后来怎么都装不上，大四上学期给电脑重装了系统，因为毕设有重新把Python安装回来，可是在可视化时出现需要安装Jupyter，发现Anaconda方便快捷，兜兜转转还是回来了，正好以此为契机，来捋一捋他们之间的关系：

安装之前需要了解的概念：

Python解释器是将python源码高级语言解析为二进制机器语言的工具。通常说安装python就是指安装python解释器。目前最新的Pytho

			
		

	





	

		

			

				
					
使用Anaconda安装Pytorch1.13.0 GPU环境（CUDA11.6脑残带图版）

				
			

			

				

					qq_45973897的博客
				

				

					04-20
					
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研一上半学期一直在跑小模型CPU版本足够使用，当时也尝试安装了好多次GPU版本的环境一直安装不上，到最后不聊聊之了。但现在需要跑检测模型CPU显得力不从心，决定再痛苦的尝试安装GPU版本。安装环境是所有学习AI人前期最头疼的事，本文就是安装Pytorch GPU版本的脑残带图版。

			
		

	





	

		

			

				
					
记录在Anaconda创建的环境中的Mamba环境配置

				
			

			

				

					m0_50708620的博客
				

				

					05-14
					
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2.安装pytorch（本人使用的cuda版本为11.7）5.安装Mamba要求causal_conv1d。3.安装对应版本的cudatolkit。

			
		

	





	

		

			

				
					
anaconda配置cuda环境

				
			

			

				

					03-11
				

			

		

		

			
				
为了在 Anaconda 虚拟环境中成功配置 CUDA 支持，推荐的方法是通过 Anaconda 创建独立的虚拟环境来管理不同项目的依赖关系。这种方法不仅简化了安装过程，还允许针对特定需求定制化配置 CUDA 版本和其他库版本。  ##...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python Day44 学习（日志Day12复习）

				
			

			

				

					Y317429的博客
				

				

					06-07
					
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注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。

			
		

	





	

		

			

				
					
多任务——协程

				
			

			

				

					ningmengjing_的博客
				

				

					06-08
					
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Python协程编程指南 协程是Python异步编程的核心技术，通过async/await语法提供了一种比传统回调更优雅的解决方案。本文详细介绍了协程的工作原理、优势、使用场景及高级用法。 核心要点： 协程通过非阻塞机制解决I/O操作时的线程阻塞问题，实现单线程高并发 使用asyncio库创建事件循环，通过async定义协程，await挂起执行 协程在Web服务、数据库交互等I/O密集型场景性能显著优于同步编程 结合Task对象实现并发执行，通过回调或直接获取结果 可与线程池/进程池混合使用处理不支持协程的

			
		

	





	

		

			

				
					
Python 基础教程（十二）：12 .1 项目实践（简单计算器）

				
			

			

				

					univerbright的博客
				

				

					06-09
					
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通过实际的小项目，将前面学到的 Python 基础语法、流程控制、函数定义、异常处理等知识进行综合运用。本章以几个循序渐进的小项目为例，帮助读者在实践中理解编程逻辑，提高编程能力。本项目实现一个基于命令行的简单计算器，支持加、减、乘、除四种基本运算，输入两个数字和运算符，即可返回运算结果。结果：12.0 / 3.0 = 4.0。请输入运算符 (+ - * /)：/请输入运算符 (+ - * /)：%无效的运算符，请重新输入。请输入第一个数字：12。请输入第二个数字：3。请输入第一个数字：7。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python 抽象基类中的 subclasshook 方法解析

				
			

			

				

					钢铁男儿
				

				

					06-10
					
					267
					
				

			

		

		

			
				
方法为 Python 抽象基类识别虚拟子类提供了便利，但在自定义抽象基类时，要谨慎使用该方法，优先考虑继承和注册的方式来保证代码的可靠性。

			
		

	





	

		

			

				
					
【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍

				
			

			

				

					2203_75479908的博客
				

				

					06-05
					
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之前在神经网络训练中，为了帮助自己理解，借用了很多的组件，比如训练进度条、可视化的loss下降曲线、权重分布图，运行结束后还可以查看单张图的推理效果。tensorboard这个库，集成了以上所有可视化工具。

			
		

	





	

		

			

				
					
预训练模型 CBAM注意力

					
最新发布

				
			

			

				

					zx15600886035的博客
				

				

					06-10
					
					589
					
				

			

		

		

			
				
在更理想的情况下，如果能让 attention 图的值都趋近于 sigmoid 函数的反函数中对应输出为1的值，那么CBAM就近似于一个“直通车”(x * 1 = x)，网络可以选择“忽略”它。给专家（预训练层） 设置一个极低的学习率（比如1e-5），告诉他们：“你们基本保持现状，只需要根据实习生的表现做一些微小的调整即可。但是你要注意，最后的卷积形式是 卷积--激活--池化--全连接，如果你放置前全连接前的话，cbam中的空间注意力会完全失效，因为此时空间维度不存在了，失去了寻找空间相关性的能力。

			
		

	





	

		

			

				
					
Pydantic，Field和Annotated

				
			

			

				

					qq_43499921的博客
				

				

					06-05
					
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Annotated是基础：它是由 Python 核心提供的、用于在类型提示中附加任意元数据的标准机制/容器。它本身不关心元数据是什么，也不执行任何操作。Field是元数据内容: Pydantic (或) 定义的Field对象是一种具体的元数据。它包含了关于字段如何验证、如何设置默认值、如何序列化等的详细配置信息。Pydantic是消费者和执行者: Pydantic 库使用Annotated来发现并提取附加到类型上的Field对象（或其他 Pydantic 特定元数据）。然后，Pydantic解释这些。

			
		

	





	

		

			

				
					
python打卡day43

				
			

			

				

					m0_62284115的博客
				

				

					06-07
					
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作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化导入包。

			
		

	





	

		

			

				
					
【oobabooga 本地AI模型搭建】

				
			

			

				

					开心就好了啦
				

				

					06-05
					
					1088
					
				

			

		

		

			
				
用于大型语言模型的 Gradio Web UI。其目标是成为文本生成的。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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hope_wisdom
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