深度学习环境配置
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Trouville01
中国科学院医学人工智能博士，专注于影像组学，病理组学，基因组学，可解释性AI算法等领域研究。
Github地址:https://github.com/yangyunfeng-cyber
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环境迁移大作战：使用miniforge(或者anaconda）进行python虚拟环境打包迁移
python项目环境搭建，miniforge项目环境搭建及离线迁移。原创 2025-08-24 12:55:08 · 1167 阅读 · 0 评论 -
关于Win系统使用venv创建和管理虚拟环境
venv配置虚拟环境原创 2025-08-15 08:27:29 · 585 阅读 · 0 评论 -
最简单的方法解决为自己的windows系统电脑安装pytorch-gpu环境配置的所有相关问题
选择路线根据代码版本需求匹配pytorch与tensorflow版本，然后在下面的版本匹配链接中得到pytorch版本（tensorflow版本）对cuda、cudnn、torchvision版本的要求，同时根据上面介绍的英伟达控制面板中系统信息检查自己的显卡驱动最高支持哪个cuda版本，确定好都匹配之后才开始安装。下载完之后得到下面的exe文件，双击安装，如果是初次安装，建议安装默认设置安装比较靠谱，但也有人说默认精简安装会出错，我没试过，我选的是自定义安装，下面走一遍自定义安装流程。...原创 2022-07-26 11:52:17 · 2673 阅读 · 3 评论 -
如何测试pytorch-gpu版本和tensorflow-gpu版本是否安装成功，测试代码如下，在想要测试的环境中将两段代码分别输入测试即可
测试pytorch-gpu版本和tensorflow-gpu版本是否安装成功原创 2022-07-26 09:44:00 · 3611 阅读 · 0 评论 -
最简单的方法为自己的Windows电脑装Tensorflow-gpu2.X版本的深度学习环境（以Windows10+4090+cuda11.2+Python3.9为例）
4090显卡，windows，tensorflow2.x版本安装，深度学习环境搭建原创 2024-11-25 22:13:52 · 1752 阅读 · 0 评论