计算机网络基本概念

什么是计算机网络

计算机网络是通信技术与计算机技术紧密结合的 产物

计算机网络

  • 是一种通信网络,其信源和信宿为计算机。
  • 是互连的、自治的计算机集
  • 距离远,数量大,通过交换网络互连主机

什么是Internet

全球最大的互连网络,ISP网络互连的“网络之网络”

  • 组成细节角度
    互连计算设备集合 hosts = end system
    通信链路 光纤 铜缆 无线电 卫星
    分组交换:转发分组(数据包)routers / switches
  • 服务角度
    为网络应用提供通信服务的 通信基础设施
    为网络应用提供应用编程接口(API)

什么是网络协议

硬件(主机、路由器、通信链路等)是计算机网络的基础
协议是计算机网络有序运行的重要保证 ,是通信过程中必须遵守的某种规则
网络协议(network protocol),简称为协议 ,是为进行网络中的数据交换而建立的规 则、标准或约定 ,包括
信息的格式、意义、顺序
收到信息或发生的事件所采取的动作

网络通信

  • 通信主题是机器
  • 交换电子化或数字化消息
  • 计算机网络所有通信过程都必须遵守某 种/些规则—协议

协议三要素

  • 语法 Syntax 数据与控制信息的结构或格式
  • 语义 Semantics 需要发出何种控制信息 完成何种动作以及做出何种响应 差错控制
  • 时序 Timing 事件顺序 速度匹配

计算机网络的结构

网络边缘 主机(端系统)/网络应用
接入网络,物理介质 有线/无线通信链路
网络核心(核心网络) 互联的路由器(或分组转发设备) 网络之网络

  • 网络应用模型
    client/server应用模型,客户发送请求,接受服务器响应,如web应用,文件传输FIT应用
    peer-peer,P2P 对等应用模:没有或不仅依赖专用服务器,对等实体直接进行通信,如QQ,BT,Skype,Gnutella

  • 接入网络
    分类:住宅(家庭)接入网络 机构接入网络 无线接入网络(基站) 移动接入网络,主要形式看ppt
    用户关心:
    带宽(bandwidth bps),即数据传输速率,bit per sec,比较信号的带宽是频率最高与最低之差,单位是Hz
    独占/共享
    数据用户线路DSL
    采用多路复用技术,利用已有的电话线连接中心局的DSLAM
    电缆网络,有线电视网络,使用频分多路复用:在不用频带(载波)上传输不同频道
    HFC:混合光纤同轴电缆(hybrid fiber coax)
    非对称:下行30mbps 上行2mbps,各家庭共享家庭至电缆头端的介入网络,不同于DSL的独占至中心局的接入。所有,DSL是比较快的

  • 网络核心
    关键功能:路由+转发
    解决的基本问题:利用数据交换技术实现数据从源主机通过网络核心送达目的主机
    路由(routing):确定分组从源到目的传输路径
    路由协议 - 路由算法 - 本地转发表/路由表
    转发(forwarding):将分组从路由器的输入端口交换至正确的输出端口。

Internet结构:网络之网络

有很多网络互联以后构成的全球性的大的互联网络
是由网络边缘的端系统即主机,通过接入ISP(access ISPs)连接到Internet,接入ISP必须进一步互连,构成复杂的网络互联的网络。无人可以精确描述当前Internet的结构。
数以百万计的接入ISP如何互联在一起? 直接互联不适用于大规模网络,将每个接入ISP连接到一个国家或者全球ISP。

典型的互联方式:

  • 对等链路 peering link
  • 第三方互联网交换结点(IXP Internet exchange point),实现大的ISP的互联
    在这里插入图片描述
<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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