(一)Win10安装MindSpore平台

步骤一:进入MindSpore官网,网址如下:

MindSpore官网​​​​​​​

步骤二:选择MindSpore平台安装的环境(即,按照自己电脑的配置来勾选配置项)

其中:“版本”是MindSpore的版本号;

           “硬件平台”是你自己的电脑所搭载的硬件配置

           “操作系统”是你自己的电脑所搭载的操作系统版本

           “编程语言”是你自己的电脑中安装的python版本

           “安装方式”根据你自己的电脑中是否安装配置Pip、Conda或Source三种安装方式,任选其一即可。

           “安装命令”复制安装命令,到终端窗口,回车执行安装即可

最后:在终端执行输出如下“Successfully installed .................”即为安装成功

步骤三:在终端中执行 "set MS_VERSION=1.8.1" 这里的版本号对应步骤一中勾选的版本号。

步骤四:python3.8环境下,执行

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/%MS_VERSION%/MindSpore/cpu/x86_64/mindspore-%MS_VERSION:-=%-cp38-cp38-win_amd64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

步骤五:验证MindSpore是否安装成功,执行

python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"

若输出:以下内容,则MindSpore安装成功

“MindSpore version:  1.8.1
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed successfully!”

 若输出以下两种信息,

ImportError: cannot import name 'truncnorm' from 'scipy.stats' (unknown location)

Original error was: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。

请参考文章《(二)Win10安装MindSpore平台“找不到指定的模块”问题解决》

### 使用 Conda 安装 MindSpore 的具体步骤 以下是通过 Conda 安装 MindSpore 的详细说明: #### 1. 创建并激活新的 Conda 环境 为了确保安装过程不会与其他依赖冲突,建议创建个新的 Conda 环境。可以使用以下命令完成此操作: ```bash conda create -n mindspore_env python=3.7 ``` 上述命令会创建名为 `mindspore_env` 的新环境,并设置 Python 版本为 3.7。 接着,激活该环境: ```bash conda activate mindspore_env ``` #### 2. 安装 MindSpore 及其 GPU 支持 如果需要支持 GPU,则可以通过以下命令安装适合 CUDA Toolkit 10.1MindSpore 版本[^1]: ```bash conda install mindspore-gpu=1.6.0 cudatoolkit=10.1 -c mindspore -c conda-forge ``` 如果没有 GPU 或不需要 GPU 加速,可以选择 CPU 版本的安装方式(假设版本号相同): ```bash conda install mindspore-cpu=1.6.0 -c mindspore -c conda-forge ``` #### 3. 配置 Jupyter Notebook 支持 为了让当前 Conda 环境中的 MindSpore 能够在 Jupyter Notebook 中运行,需安装 `ipykernel` 并将其注册到 Jupyter 中[^2]: ```bash conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=mindspore_env --display-name "Python (MindSpore)" ``` 这样,在启动 Jupyter Notebook 后,可以在界面中选择对应的 Kernel 来加载已配置好的环境。 #### 4. 验证安装是否成功 最后步是验证 MindSpore 是否正确安装。执行以下命令来测试安装状态[^3]: ```bash python -c "import mindspore; mindspore.run_check()" ``` 如果切正常,应该可以看到有关硬件设备检测以及框架功能检查的结果输出。 --- ### 注意事项 - 如果尚未安装 Conda,请先下载 Anaconda 或 Miniconda 工具。 - 确认目标机器上已预装对应版本的 NVIDIA 驱动程序和 CUDA Toolkit(对于 GPU 用户而言),否则可能引发兼容性错误。 ---
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