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PyTorch 1.11 CUDA 11.3 PyCharm 2022 调试环境配置

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简介：
本教程详细介绍如何在CUDA 11.3环境下安装和配置PyTorch 1.11及PyCharm 2022，涵盖调试技巧与实战应用。 一个老程序猿要走Pytorch的新路，先搭建一个运行调试环境，踩坑若干若干，那滋味就是一个字=太爽！分享给同路的小伙伴，一些学习成长吧！ 涉及的内容包括： 1. 更新显卡驱动至GTX1070 CUDA Version：11.6； 2. 从官网下载对应版本的CUDA Toolkit Archive 3. 安装NVIDIA cuDNN 4. 安装Anaconda3 5. 创建Pytorch_GPU运行的虚拟环境 6. 使用清华镜像快速安装Pytorch GPU版本 7. IDE安装Pycharm，链接Anaconda环境解释器 8. 验证 ### Pytorch 1.11_CUDA11.3_Pycharm2022_调试环境搭建 #### 一、更新显卡驱动与确认CUDA版本 为了确保GPU能够正常支持Pytorch，首先需要更新显卡驱动并确认其支持的CUDA版本。 - **步骤1**：通过命令行输入`nvidia-smi`，查看当前显卡驱动和CUDA版本信息。 - **步骤2**：若发现版本不匹配或过旧，则前往NVIDIA中文官网下载最新的显卡驱动程序。安装过程中，请选择“精简”模式以避免错误。 - **步骤3**：重新输入`nvidia-smi`命令，确认更新后的驱动和CUDA版本信息。 #### 二、安装CUDA Toolkit - **步骤1**：根据所需CUDA版本（此处为11.6），访问NVIDIA开发者官网下载对应版本的CUDA Toolkit Archive。 - **步骤2**：建议使用下载管理器如迅雷进行加速下载。文件名为`cuda_11.6.2_511.65_windows.exe`。 - **步骤3**：按照默认或自定义路径安装CUDA Toolkit，例如 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6`。 - **步骤4**：在系统环境变量Path中添加两个路径：`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6bin` 和 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6libnvvp`。 - **步骤5**：重启计算机后，通过命令行工具输入`nvcc --version`，检查CUDA版本是否正确安装。 #### 三、安装NVIDIA cuDNN - **步骤1**：访问NVIDIA开发者网站下载cuDNN。注册账号以获取下载权限。 - **步骤2**：下载适用于CUDA 11.6的cuDNN版本（例如`cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip`）。 - **步骤3**：解压下载的cuDNN文件，并将其放置于CUDA安装路径下的`cudnn`文件夹中。 - **步骤4**：通过命令行切换至 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6extrasdemo_suite`目录，运行`bandwidthTest.exe`进行测试。如果安装成功，输出结果应为 `Result=PASS`。 #### 四、安装Anaconda3 - **步骤1**：访问清华大学提供的Anaconda镜像站点下载最新版本的Anaconda3。 - **步骤2**：安装完成后，通过Windows开始菜单中的“Anaconda Prompt”打开命令行界面。 - **步骤3**：创建一个新的虚拟环境以安装Pytorch和相关依赖包。例如：`conda create -n Pytorch1.11_GPU python=3.7`。 #### 五、在虚拟环境中安装Pytorch - **步骤1**：激活创建的虚拟环境：`conda activate Pytorch1.11_GPU`。 - **步骤2**：使用清华镜像快速安装Pytorch GPU版本。命令示例： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge -c nvidia ``` - **步骤3**：安装完成后，可以通过Python脚本导入Pytorch库进行测试，确认安装无误。 #### 六、安装Pycharm并配置环境 - **步骤1**：下载并安装Pycharm 2022版本。 - **步骤2**：在Pycharm中，配置解释器指向Anaconda3创建的虚拟环境（`Pytorch1.11_GPU`）。 - **步骤3**：创建新的Python项目，并设置工作空间和解释器。 - **步骤4**：验证Pytorch是否能够在Pycharm中正常使用。 通过以上步骤，可以顺利完成基于Pytorch 1.11、CUDA 11.3、Pycharm 2022的GPU调试环境搭建，为后续深度学习项目的开发

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  • PyTorch 1.11 CUDA 11.3 PyCharm 2022 调试环境配置
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    本教程详细介绍如何在CUDA 11.3环境下安装和配置PyTorch 1.11及PyCharm 2022，涵盖调试技巧与实战应用。 一个老程序猿要走Pytorch的新路，先搭建一个运行调试环境，踩坑若干若干，那滋味就是一个字=太爽！分享给同路的小伙伴，一些学习成长吧！ 涉及的内容包括： 1. 更新显卡驱动至GTX1070 CUDA Version：11.6； 2. 从官网下载对应版本的CUDA Toolkit Archive 3. 安装NVIDIA cuDNN 4. 安装Anaconda3 5. 创建Pytorch_GPU运行的虚拟环境 6. 使用清华镜像快速安装Pytorch GPU版本 7. IDE安装Pycharm，链接Anaconda环境解释器 8. 验证 ### Pytorch 1.11_CUDA11.3_Pycharm2022_调试环境搭建 #### 一、更新显卡驱动与确认CUDA版本 为了确保GPU能够正常支持Pytorch，首先需要更新显卡驱动并确认其支持的CUDA版本。 - **步骤1**：通过命令行输入`nvidia-smi`，查看当前显卡驱动和CUDA版本信息。 - **步骤2**：若发现版本不匹配或过旧，则前往NVIDIA中文官网下载最新的显卡驱动程序。安装过程中，请选择“精简”模式以避免错误。 - **步骤3**：重新输入`nvidia-smi`命令，确认更新后的驱动和CUDA版本信息。 #### 二、安装CUDA Toolkit - **步骤1**：根据所需CUDA版本（此处为11.6），访问NVIDIA开发者官网下载对应版本的CUDA Toolkit Archive。 - **步骤2**：建议使用下载管理器如迅雷进行加速下载。文件名为`cuda_11.6.2_511.65_windows.exe`。 - **步骤3**：按照默认或自定义路径安装CUDA Toolkit，例如 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6`。 - **步骤4**：在系统环境变量Path中添加两个路径：`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6bin` 和 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6libnvvp`。 - **步骤5**：重启计算机后，通过命令行工具输入`nvcc --version`，检查CUDA版本是否正确安装。 #### 三、安装NVIDIA cuDNN - **步骤1**：访问NVIDIA开发者网站下载cuDNN。注册账号以获取下载权限。 - **步骤2**：下载适用于CUDA 11.6的cuDNN版本（例如`cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip`）。 - **步骤3**：解压下载的cuDNN文件，并将其放置于CUDA安装路径下的`cudnn`文件夹中。 - **步骤4**：通过命令行切换至 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6extrasdemo_suite`目录，运行`bandwidthTest.exe`进行测试。如果安装成功，输出结果应为 `Result=PASS`。 #### 四、安装Anaconda3 - **步骤1**：访问清华大学提供的Anaconda镜像站点下载最新版本的Anaconda3。 - **步骤2**：安装完成后，通过Windows开始菜单中的“Anaconda Prompt”打开命令行界面。 - **步骤3**：创建一个新的虚拟环境以安装Pytorch和相关依赖包。例如：`conda create -n Pytorch1.11_GPU python=3.7`。 #### 五、在虚拟环境中安装Pytorch - **步骤1**：激活创建的虚拟环境：`conda activate Pytorch1.11_GPU`。 - **步骤2**：使用清华镜像快速安装Pytorch GPU版本。命令示例： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge -c nvidia ``` - **步骤3**：安装完成后，可以通过Python脚本导入Pytorch库进行测试，确认安装无误。 #### 六、安装Pycharm并配置环境 - **步骤1**：下载并安装Pycharm 2022版本。 - **步骤2**：在Pycharm中，配置解释器指向Anaconda3创建的虚拟环境（`Pytorch1.11_GPU`）。 - **步骤3**：创建新的Python项目，并设置工作空间和解释器。 - **步骤4**：验证Pytorch是否能够在Pycharm中正常使用。 通过以上步骤，可以顺利完成基于Pytorch 1.11、CUDA 11.3、Pycharm 2022的GPU调试环境搭建，为后续深度学习项目的开发
     
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    本文介绍了如何在开发环境中搭建PyCharm和PySpark的远程调试环境，包括安装步骤及配置要点。 今天为大家介绍如何配置PyCharm与PySpark进行远程调试的环境设置方法，这将对大家有所帮助。希望这篇文章能让各位读者有所收获。
     
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    简介：本文详细介绍如何在PyCharm集成开发环境中设置远程调试配置，以便于使用PySpark进行大数据处理和分析，适合Python开发者参考。 前言：前几天准备用 Python 在 Spark 上处理几十GB的数据，在使用 PyCharm 进行 PySpark 远程调试时遇到了一些困难，因此写下这篇文章希望能帮助同样遇到这个问题的大数据及机器学习爱好者们早日解决问题。 版本信息：Spark 1.5.0、Python 2.7.14 1. 配置远程 Spark 集群环境 首先需要确保 Spark 集群已经正确配置并能够正常启动。可以在官方文档中找到对应版本的详细信息，注意，由于 Spark 1.5.0 是一个较老的版本，因此不支持 Python 3.6 及以上版本。此外，集群中的每个节点上的 Python 版本必须保持一致。 接下来是进行 PySpark 远程调试的具体步骤：
     
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    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中搭建Python开发平台，并在PyCharm集成开发环境中成功安装与配置深度学习框架PyTorch。 本段落详细介绍了在Anaconda+PyCharm环境下配置PyTorch的方法，对学习或工作具有一定参考价值。
     
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    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中搭建Python开发平台，并在PyCharm集成开发环境中成功安装与配置深度学习框架PyTorch。适合初学者快速上手。 对于初学者来说，PyCharm 是一款专业的 Python 开发工具。当你在 PyCharm 中编写代码时，系统会要求你指定一个解释器（interpreter）。最初使用 C 语言编程的时候，程序员通常用 vi 或记事本等文本编辑软件来写代码，并通过 GCC 编译器进行编译和运行生成的二进制文件。 对于 Python 来说也可以采用类似的方法：在记事本中编写好代码后保存为如 test.py 的文件形式，在命令行输入 python test.py 就可以执行该程序。然而，这种方法很快就被发现存在诸多不便之处——例如需要频繁地切换到 shell 窗口进行编译和运行操作，并且如果出现错误，则还需要返回文本编辑器中修改代码。 因此，人们希望有一种工具能够在一个窗口内同时完成编写、调试和执行等任务，并提供一些额外的功能如语法检查、高亮显示以及智能提示等功能来进一步提高编程效率。于是 PyCharm 这类集成开发环境（IDE）应运而生并逐渐普及开来。
     
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    本教程详细介绍如何在计算机上搭建Python编程语言结合PyCharm开发工具和Selenium库进行自动化测试的完整开发环境。 在进行web自动化测试时，可以使用Python结合PyCharm和Selenium来搭建开发环境。首先安装Python，并配置好相应的路径；接着下载并安装PyCharm作为代码编辑器；最后通过pip命令或直接从官网下载的方式安装Selenium库。完成这些步骤后，就可以开始编写用于web自动化测试的脚本了。
     
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    本教程介绍如何使用PyCharm设置和优化Python开发环境，包括安装插件、配置解释器以及项目搭建等步骤。 DjangoRedisRepollredis 如何在PyCharm中配置Python环境？以下是关于此主题的一些建议： 1. 打开PyCharm并创建或打开一个项目。 2. 进入“File”菜单，选择“Settings”（或者直接按快捷键Ctrl+Alt+S）。 3. 在设置窗口左侧导航栏中找到“Project: [你的项目名称]”，然后点击展开它。 4. 选择“Python Interpreter”。在这里你可以看到当前项目的Python解释器配置。如果你想更改或添加新的解释器，可以点击右侧的齿轮图标进行操作。 以上就是在PyCharm中配置Python环境的基本步骤，请根据实际情况调整设置以满足需求。
     
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    本教程详细介绍如何在计算机上设置Python编程语言及其开发工具PyCharm，并集成自动化测试框架Selenium，为Web应用测试打下基础。 本段落档详细介绍了使用Python、PyCharm和Selenium搭建开发环境的步骤。
     
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    本文档将介绍如何使用PyCharm这一流行的集成开发环境（IDE）来设置和配置Python编程语言的工作环境。通过一系列简单的步骤，读者可以快速掌握创建项目、安装插件以及配置解释器的方法，从而为高效的Python开发打下坚实的基础。 ### PyCharm配置Python环境详解 #### 一、引言 PyCharm是由JetBrains开发的一款专为Python编程语言设计的集成开发环境（IDE）。它不仅支持代码编写，还集成了调试、版本控制及单元测试等工具，极大提升了Python开发者的工作效率。为了能够顺利使用PyCharm进行Python项目的开发工作，正确配置Python环境是必不可少的。 #### 二、PyCharm配置Python环境步骤 ##### 1. 打开设置菜单 - **操作步骤**：启动PyCharm后，在顶部菜单栏选择【File】→【Settings】→【Project:项目名称】→【Project Interpreter】，进入Python环境配置界面。 ##### 2. 显示所有解释器 - **操作步骤**：在配置界面上方的齿轮图标处点击，然后从弹出的菜单中选择【Show All】选项。这一步会打开一个新窗口显示当前项目的所有已配置解释器列表。 - **作用**：通过这个功能可以查看和管理所有的Python环境。 ##### 3. 添加现有环境 - **操作步骤**：在新窗口底部点击右下角的【+】按钮，选择添加新的Python环境的方式。有两种方式可选： - 【Existing Environment】：允许你从系统中已安装的解释器列表中选择一个作为项目使用的。 - 浏览路径并勾选选项：点击【Existing Environment】后，在文件浏览器里找到对应的Python.exe所在目录，并且如果需要，可以勾选【make available to all projects】使该环境对所有项目可用。 - **注意事项**： - 如果使用的是Anaconda安装的环境，请选择相应的具体环境而非全局路径。 - 在选择解释器时要确保其版本符合项目的特定需求。 ##### 4. 查看已配置库 - **操作步骤**：完成上述设置后，可以在右侧看到当前项目使用的Python环境下所安装的所有第三方库列表。 - **作用**：这个页面帮助你管理所需的依赖项，如安装新库或卸载不再需要的库等。 ##### 5. 完成配置 - **操作步骤**：点击【OK】按钮保存设置并关闭窗口。 #### 三、常见问题解答 - **Q1: 如何切换项目使用的Python环境？** - **A1**: 在【Project Interpreter】界面，通过左侧列表选择不同的解释器即可完成切换。 - **Q2: 如何安装新的Python库？** - **A2**: 在配置页面的右侧点击【+】按钮搜索并安装所需的第三方库。 - **Q3: 如何创建新的虚拟环境？** - **A3**: 在显示所有解释器窗口中，点击右下角【+】号选择【New Environment】，按照提示完成新环境的创建过程。 #### 四、总结 通过上述步骤可以轻松配置PyCharm中的Python开发环境，并高效管理项目所需的库和依赖。正确的环境设置是进行有效编程的基础之一，希望本段落能够帮助你更好地使用PyCharm开展工作。
     
  • VSCode中配置PHP调试环境
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    本教程详细介绍了如何在VSCode中设置和配置PHP调试环境，包括安装必要的插件、配置launch.json文件及调试技巧。适合初学者快速上手。 本段落将详细介绍如何使用Visual Studio Code (VSCode)配置PHP的运行与调试环境。涵盖从安装Xdebug到设置VSCode插件及配置文件的各项步骤，确保你可以顺利地进行PHP脚本的命令行运行、调试以及通过Web服务运行。 为了能够调试PHP代码，我们需要安装一个强大的PHP扩展——Xdebug。你需要访问Xdebug官网来查看兼容你当前使用版本的信息，并下载相应的DLL文件。例如，如果你正在使用的PHP版本是7.3.4 NTS（非线程安全）版，则应选择对应的Xdebug DLL。 接下来，在你的`php.ini`配置文件中启用和配置Xdebug。对于最新版本的Xdebug设置如下： ```ini [xdebug] zend_extension=E:phpstudy_proExtensionsphpphp7.3.4ntsextphp_xdebug-3.1.6-7.3-vc15-nts-x86_64.dll xdebug.mode=debug xdebug.start_with_request=yes ``` 如果你需要使用旧版Xdebug，例如2.x版本，则需按照如下配置： ```ini [xdebug] zend_extension=D:xamppphpextphp_xdebug-2.9.7-7.4-vc15-x86_64.dll xdebug.remote_enable = 1 xdebug.remote_autostart = 1 ``` 确保修改后的`php.ini`文件路径正确，并重启PHP服务以应用更改。 在VSCode中，你需要安装名为“PHP Debug”的插件来启用调试功能。通过搜索“php debug”找到并安装此插件即可。同时，你可能需要根据个人需求配置`settings.json`文件，例如： ```json { editor.formatOnType: true, files.autoSave: afterDelay, php.suggest.basic: false, php.validate.enable: true, php.validate.executablePath: E:phpstudy_proExtensionsphpphp7.3.4ntsphp.exe, php.debug.executablePath: E:phpstudy_proExtensionsphpphp7.3.4ntsphp.exe } ``` 配置完成后，你可以在VSCode中设置断点并开始调试PHP脚本。通过命令行运行PHP脚本时，在终端输入`php your_script.php`即可。 如果你想在Web服务环境下测试你的代码，则可以安装“PHP Server”插件，并根据需要添加如下配置： ```json { phpserver.ip: localhost, phpserver.port: 3000, phpserver.phpPath: E:phpstudy_proExtensionsphpphp7.3.4ntsphp.exe } ``` 启动Web服务后，VSCode会在默认浏览器中打开PHP文件。如果端口被占用，请更换其他可用的端口号。 在代码调试过程中，在需要检查的地方设置断点，并点击“Start Debugging”按钮或使用快捷键`F5`来开始调试会话。你可以在此时查看变量值、执行单步跳转以及控制程序流程。 通过这种方式，你可以在编写PHP代码的同时直接刷新页面以观察效果变化，而无需每次都手动保存和重新加载浏览器。此外，在停止当前的调试会话之前，所有的调试设置都会保持有效状态。 总结来说，配置VSCode中用于PHP开发与调试环境的主要步骤包括： 1. 安装兼容版本的Xdebug。 2. 在`php.ini`文件里启用并正确配置Xdebug。 3. 使用扩展市场安装和配置“PHP Debug”插件，并按需调整设置。 4. 选择性地使用“PHP Server”插件来运行Web服务调试代码。 完成上述步骤后，你就能在VSCode中高效进行PHP的开发与调试了。