一:mask rcnn—— 深度学习框架搭建 环境配置 虚拟环境 不冲突 conda 批量安装环境 tensorflow 随意切换框架版本

本文介绍了如何在多人使用的服务器上配置深度学习环境,强调了版本控制的重要性。通过conda和虚拟环境来管理不同项目的需求,避免冲突。详细步骤包括批量安装依赖、处理缺失包的方法,并特别指出conda在安装TensorFlow时会自动处理CUDA和cuDNN的匹配,但未明确提及如何处理不匹配驱动的情况。

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鉴于服务器多人使用,并且普通用户一般没有权限,所以。需要一种方法。我还要废话两句。比如pip anaconda这种安装管理软件背后最重要的是啥?当然是版本控制了,比如安装的第一个包需要python3.5,第二个3.5 3.6都成,然而你制定了环境是3.6.那么该管理软件会怎么办?究竟安装什么版本的?怎么满足用户需求,最贴合用户的自己都察觉不到的版本需求,怎么下载最少的资源,版本变动最少次,都是需要考虑的。还有依赖关系。这些东西都要计算,所以,务必批量安装,并且使用虚拟环境。

默认你的管理员已经安装了显卡驱动

默认你已经安装了anaconda3

默认你看了这篇文章,知道如何使用某个特定的conda:https://blog.youkuaiyun.com/u013249853/article/details/84653773

或者是这篇文章:https://blog.youkuaiyun.com/u013249853/article/details/80444815 知道调整路径(如果系统提示找不到)

默认你看了这篇文章:https://blog.youkuaiyun.com/u013249853/article/details/84648917 学会了如何使用虚拟环境

接下来就是批量安装依赖了。

conda install --yes --file requirements.txt #怎么定位到requirements.txt不用教吧

然后你就会出现下面的错误,为什么呢,因为,如果你给的requir

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