本地docker环境下hyperf连接redis时报错

最新推荐文章于 2025-04-23 20:29:15 发布

青石板的月光

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文章标签： docker java 容器

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39398904/article/details/128810438

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之前env下的DBB_HOST=localhost，会报错。可以将env下的localhost改成172.17.0.1(连接的redis容器的IP)

Docker环境下查询Redis容器IP方法：示例容器名为myredis，可替换成其它容器名

进入redis容器docker exec -it myredis /bin/bash

输入cat /etc/hosts

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青石板的月光

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pycharm+anaconda配置pytorch(CUDA10.2)

m0_55333280的博客

07-22

1334

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

关于安装Pytorch中torch.cuda.is_available()为False的解决方案

DuShunX的博客

02-03

2352

解决torch.cuda.is_available()返回False

PyTorch和CUDA版本对应关系

weixin_42569956的博客

11-02

3万+

PyTorch和CUDA版本对应关系

cuda10.2对应的pytorch

weixin_35748962的博客

02-13

3086

PyTorch对应的CUDA版本是1.7。换句话说，如果您的计算机上安装了CUDA 10.2，您可以使用PyTorch 1.7。请注意，不同版本的PyTorch可能需要不同版本的CUDA，因此请确保您使用正确版本的PyTorch。 ...

最新发布

mahaimanyouzhe的博客

04-23

1233

亲爱的学弟学妹们好呀！我是你们的AI研究生学姐～今天要教大家一个超级实用的技能：如何从零开始配置PyTorch深度学习环境！还记得我大二时第一次接触深度学习的惨痛经历吗？环境配置就卡了整整两周，差点劝退我这个计算机系的女生😭 所以今天学姐就把踩过的所有坑都告诉你们，保证让你们一次配置成功！温馨小贴士：学姐已经把所有需要的安装包都打包好啦，国内下载超快，再也不用翻墙下载啦！文末有下载链接哦～亲爱的学弟学妹们，环境配置只是万里长征第一步，真正的挑战和乐趣在后面等着你们！

CUDA 10.2安装pytorch

collect230的博客

03-25

2618

cpu开头的是cpu版本的，可以直接跳过，我们看 cu开头的，cu102表示cuda10.2，cp38对应python3.8，按照需求下载就可以了。同理下载torchvision 和torchaudio。根据自己python版本和系统选择。2.所有torch版本。

CUDA（10.2）＋PyTorch安装加配置详细完整教程

Ang_go的博客

01-05

5万+

CUDA安装 PyTorch安装

【cuda报错】torch.cuda.is_available()返回false解决方案

weixin_44955407的博客

06-12

1万+

-----2021.7.27更新------ 针对cp38做了适当解释，其余未作修改。

pytorch的安装（CUDA10.2+cuDNN8.3.3+torch1.10+torchvision0.11.1+python3.9）

Yao_Wan的博客

01-13

1万+

一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDA toolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载

2025 Jetson Nano极速部署yolov8或11：CUDA10.2适配PyTorch1.11+TorchVision预编译whl包

03-15

其次，CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。最后，手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大...

安装cuda10.2对应的pytorch gpu

09-11

安装CUDA 10.2对应的PyTorch GPU版本的步骤如下： 1. 访问https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，这是PyTorch稳定版本的下载页。 2. 在该页面中，找到与CUDA 10.2兼容的PyTorch和相关库的下载链接。...

cuda10.2对应的pytorch gpu

09-15

对于 CUDA 10.2，可以使用 PyTorch 的 GPU 版本。你可以通过以下命令安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch GPU 版本： ```shell pip install torch==1.7.1+cu102 torchvision==0.8.2+cu102 torchaudio==0.7.2 -f ...

cuda10.2安装pytorch1.8

03-15

### CUDA 10.2环境下正确安装 PyTorch 1.8 的方法为了在 CUDA 10.2 环境下正确安装 PyTorch 1.8，可以按照以下方式操作： #### 创建 Conda 虚拟环境首先通过 `conda` 创建一个新的 Python 3.7 虚拟环境并激活它...

cuda10.2安装pytorch

01-11

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本，建议通过 Anaconda 来管理依赖关系和环境。以下是具体操作指南： #### 创建并激活新的 Conda 环境推荐先创建一个新的 ...

pytorch安装，torch.cuda.is_available()返回False解决方案

每天多学一点

04-10

1万+

pytorch安装 torch.cuda.is_available()返回False

【一文解决】已安装CUDA与Pytorch但torch.cuda.is_available()为False

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乔卿的博客

06-15

13万+

已经安装CUDA与Pytorch。但执行如下Python脚本，输出结果为False，本文给出了尽可能详细全面的解决思路。

torch.cuda.is_available() is false

追随梦想，实现梦想

08-19

2070

torch.cuda.is_available() is false after installed cuda 9.1. Anyone can help me out?

【PyTorch】一文详细介绍 torch.cuda.is_available()

创作高质量博文，分享知识，共同进步！

04-05

1万+

🚀【PyTorch实战】一文掌握torch.cuda.is_available()，解锁GPU加速之旅！🔥 本文深入浅出地介绍了PyTorch中如何检查GPU是否可用，让你轻松驾驭GPU加速深度学习。从基础概念到进阶技巧，一文搞定！掌握GPU内存管理、CUDA错误处理，让你的深度学习模型训练更高效。还有最佳实践分享，助你在深度学习道路上驰骋。别等了，快来加入我们，一起享受GPU带来的速度与激情吧！#PyTorch #GPU加速 #深度学习 #torch.cuda.is_available()

CUDA10.2对应的pytorch1.8.0版本下载

naicha2的博客

04-14

768

CUDA10.2对应的pytorch1.8.0版本下载

pycharm torch.cuda.is_available()false

12-30

### 解决 PyCharm 中 `torch.cuda.is_available()` 返回 False 的问题为了确保在 PyCharm 中能够正确识别 GPU 并使得 `torch.cuda.is_available()` 返回 True，可以按照以下建议操作： #### 创建并激活 Conda 环境确保在一个专门的 Anaconda 环境下工作有助于隔离依赖项。通过命令行工具（Anaconda Prompt 或者 Terminal）来创建一个新的 conda 环境，并指定 Python 版本以及安装所需的包。 ```bash conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv ``` #### 安装 CUDA 和 PyTorch 确认所使用的 CUDA 工具包版本与显卡驱动兼容后，再利用 conda 命令安装特定版本的 PyTorch 及其配套组件 TorchVision。这一步骤对于让 PyTorch 正确检测到 GPU 至关重要[^2]。 ```bash conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 设置 PyCharm 使用正确的解释器完成上述步骤之后，在 PyCharm 内部设置项目的 Python 解释器为刚才创建的那个 conda 环境中的解释器路径。这样做的目的是为了让 IDE 加载来自该虚拟环境中的一切资源，包括已经配置好的 CUDA 支持。 #### 测试配置有效性最后，在新的会话中测试 `torch.cuda.is_available()` 函数的结果是否变为 True。如果一切正常的话，则表明现在可以在 PyCharm 下顺利调用 GPU 来加速计算任务了[^3]。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ```