【Java基础】一台电脑同时兼容jdk1.6和jdk1.8方法，java和javac版本不一致

最新推荐文章于 2025-05-23 09:16:47 发布
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分类专栏： 【Java基础】 文章标签： 同时安装jdk1.6和jdk1.8 java和javac版本不一致
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其他详细配置环境变量的方法前辈已经讲的很清楚了：

参考这个教程：https://blog.youkuaiyun.com/yuruixin_china/article/details/53607248#commentBox

下面主要是补充：

所有教程都忽视的一个点就是只要把%JAVA_HOME%\bin放到Path最前面即可，优先级应该是最高的，win10就是上移到最顶层！根本不需要各种删除替换文件！！！java和javac版本不一致也可以完全解决！！！

 

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### PyTorch GPU 加速教程详解 #### 1. 安装 PyTorch GPU 版本 在安装 PyTorch 的 GPU 版本前，需确认已正确安装 CUDA 和 cuDNN。对于 Windows 10 系统，推荐按照官方指南完成 CUDA (版本 11.6) 的安装[^1]。随后通过以下命令安装对应 Python 3.8 的 PyTorch： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` 此命令会自动下载支持 CUDA 11.6 的 PyTorch 软件包。 --- #### 2. 验证 GPU 是否可用 在成功安装后，可通过如下代码验证当前环境中是否存在可用的 NVIDIA GPU 设备以及其数量： ```python import torch print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") # 判断是否有可用的GPU设备 print(f"Number of GPUs: {torch.cuda.device_count()}") # 获取GPU的数量 print(f"Current Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}") # 输出第一个GPU的名字 ``` 如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 True，则表明系统能够识别到至少一块支持 CUDA 的显卡。 --- #### 3. 将张量移动至 GPU 上运行 要实现模型或数据在 GPU 上运算，需要将其转移到指定的 GPU 设备上。以下是具体操作方法： ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 自动选择CPU/GPU作为计算资源 tensor_cpu = torch.randn(3, 3) tensor_gpu = tensor_cpu.to(device) result = tensor_gpu * 2 # 所有基于该Tensor的操作都会发生在选定的GPU之上 print(result.device) # 应返回 cuda:X 形式的字符串表示所在的具体GPU编号 ``` 上述代码片段展示了如何创建一个随机矩阵并将它迁移到 GPU 中执行乘法运算。 --- #### 4. 使用 DataParallel 实现多 GPU 并行处理 当单个 GPU 性能不足以满足需求时，可以利用多个 GPU 来分担工作负载。PyTorch 提供了一种简单的方式来启用这种功能——`nn.DataParallel` 类型对象封装原始模块实例即可让后者跨不同硬件单元共享参数副本并同步梯度更新过程[^2]: ```python model = YourModelClass() if torch.cuda.device_count() > 1: model = torch.nn.DataParallel(model) # 如果检测到超过一台机器则开启DP模式 model.to(device) outputs = model(inputs.to(device)) # 输入同样也需要被送入相应的装置当中去 ``` 需要注意的是，尽管这种方法易于实施，但在某些情况下可能会带来额外开销；因此建议仅用于简单的场景下测试目的而非生产环境部署方案设计阶段考虑采用更高效的替代品比如分布式训练框架等高级特性。 --- #### 5. 查看 GPU 占用情况 可以通过调用 `nvidia-smi` 命令实时监控各进程对 GPU 显存及其他性能指标的影响程度变化趋势图谱分析报告生成工具辅助决策优化策略调整方向依据实际业务需求灵活定制化解决方案[^3]: ```bash watch -n 1 nvidia-smi ``` 这有助于了解程序运行期间各个 GPU 的利用率和内存消耗状况，从而更好地管理资源分配。 ---
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