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Win10下使用GTX1660Ti、CUDA10.1和cuDNN v7.6.4，搭配Anaconda及PyCharm搭建GPU版Py...

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简介：
本教程详细介绍在Windows 10环境下安装并配置NVIDIA GTX1660Ti显卡及其CUDA10.1与cuDNN v7.6.4版本，配合Anaconda和PyCharm开发环境，构建高效Python深度学习GPU加速平台。 虽然配置PyTorch遇到的问题比caffe少得多，但在过程中还是遇到了一些挑战（例如如何选择显卡驱动、CUDA、cuDNN版本以及它们之间的依赖关系，为何要使用Anaconda、PyCharm等工具）。网上的大多数资料只提供直接的解决方案。尽管我费尽周折最终配置成功，但仍然感到困惑不解。本着“授人以鱼不如授人以渔”的原则，参考官方文档详细记录了整个PyTorch的安装过程，希望能帮助到与我有相同困扰的朋友。本人能力有限，如果有不妥之处还请谅解。在整个配置过程中使用的所有软件都可以通过提供的链接下载获取。

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  • Win10下使用GTX1660Ti、CUDA10.1和cuDNN v7.6.4，搭配Anaconda及PyCharm搭建GPU版Py...
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    本教程详细介绍在Windows 10环境下安装并配置NVIDIA GTX1660Ti显卡及其CUDA10.1与cuDNN v7.6.4版本，配合Anaconda和PyCharm开发环境，构建高效Python深度学习GPU加速平台。 虽然配置PyTorch遇到的问题比caffe少得多，但在过程中还是遇到了一些挑战（例如如何选择显卡驱动、CUDA、cuDNN版本以及它们之间的依赖关系，为何要使用Anaconda、PyCharm等工具）。网上的大多数资料只提供直接的解决方案。尽管我费尽周折最终配置成功，但仍然感到困惑不解。本着“授人以鱼不如授人以渔”的原则，参考官方文档详细记录了整个PyTorch的安装过程，希望能帮助到与我有相同困扰的朋友。本人能力有限，如果有不妥之处还请谅解。在整个配置过程中使用的所有软件都可以通过提供的链接下载获取。
     
  • Python 3环境搭建详解（使用Anaconda和PyCharm）
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    本教程详细讲解如何在个人电脑上利用Anaconda与PyCharm搭建Python 3开发环境，适合编程新手快速入门。 ### Python3环境搭建详解：利用Anaconda与PyCharm #### 概述 本段落将详细介绍如何使用Anaconda和PyCharm构建Python3开发环境。这一流程对于初学者来说尤为重要，尤其是那些希望在Mac或Windows环境下高效开展Python项目的用户。通过本指南，读者将学会如何从零开始安装必要的软件，并配置环境以便进行无缝的开发工作。 #### 准备工作 在开始之前，请确保拥有以下条件： - **操作系统**：Windows 64位系统 - **软件需求**： - Anaconda (推荐版本3.4.2) - PyCharm Professional (版本2017.1.2) #### 步骤一：安装Anaconda 1. **下载与安装**： 访问Anaconda官方网站下载适合您系统的版本。 运行安装程序，注意安装路径的选择。建议选择一个容易记忆的位置，例如`D:\AppInstall\Anaconda3`。 在安装过程中，除了自定义安装路径之外，其他选项均可保持默认设置，点击Next继续安装。 安装完成后，您的计算机上将自动完成Python环境的基本搭建。 2. **启动Anaconda Navigator**： 完成安装后，通过开始菜单中的“Anaconda3”文件夹找到并打开“Anaconda Navigator”。 打开Anaconda Navigator可能会花费一些时间，请耐心等待。 #### 步骤二：创建虚拟环境 1. **理解虚拟环境**： 虚拟环境有助于隔离不同的Python项目，每个项目可以拥有独立的依赖项，从而避免相互干扰。 为了实现这一点，我们将为每个项目创建一个新的虚拟环境。 2. **创建新环境**： 在Anaconda Navigator中，点击“Environment”选项卡。 点击右下角的“Create”按钮。 输入环境名称（例如：“firstDemo”），选择Python版本（推荐3.5及以上）。 点击“Create”，等待环境创建完成。 #### 步骤三：配置环境变量 1. **定位新环境路径**： 返回安装Anaconda的路径（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3`），找到名为“envs”的文件夹。 在该文件夹中，找到您刚才创建的新环境（如“firstDemo”）。 复制新环境下的“Scripts”文件夹路径（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3\envs\firstDemo\Scripts`）。 2. **修改环境变量**： 右键点击“此电脑”，选择“属性”>“高级系统设置”>“环境变量”。 在“系统变量”列表中找到并选中 “Path”，点击编辑，然后新建一个路径输入上述复制的“Scripts”文件夹路径。 确认所有更改后关闭窗口。 #### 步骤四：安装PyCharm并配置项目 1. **安装PyCharm**： 下载PyCharm Professional版安装包。 安装过程中遵循官方指导，注意勾选必要的组件。 2. **配置项目**： 启动PyCharm，点击“Create New Project”。 在“New Project”对话框中选择您之前创建的虚拟环境路径作为项目位置。 在“Interpreter”下拉列表中，点击齿轮图标，选择“Add Local”，找到并选中虚拟环境中的Python解释器（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3\envs\firstDemo\python.exe`）。 点击“Create”，完成项目创建。 #### 使用与调试 1. **激活环境**： 在命令提示符或终端中，使用命令`conda activate firstDemo`激活新创建的环境。 开发过程中，使用`pip install `安装所需的第三方库。 2. **创建Python文件**： 在PyCharm中，右键点击项目名称选择“New”>“Python File”。 开始编写Python代码，享受流畅的开发体验。 #### 总结 通过以上步骤，您现在已经成功地在本地机器上搭建了一个完整的Python3开发环境。这种配置方式不仅能够帮助您更好地管理项目依赖项，还为未来进一步学习和实践打下了坚实的基础。
     
  • 深度学习环境搭建指南：Anaconda+PyCharm+CUDA+CuDNN+PyTorch+TensorFlow.txt
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    本指南详细介绍了如何使用Anaconda、PyCharm等工具搭建深度学习开发环境，并集成CUDA和CuDnn以优化PyTorch和TensorFlow的运行。 本段落介绍如何配置深度学习环境，包括安装Anaconda、PyCharm、CUDA、CuDNN以及设置PyTorch和Tensorflow。
     
  • Win10与Ubuntu下基于Pytorch的深度学习环境搭建(Anaconda+CUDA+PyCharm)
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    本教程详解在Windows 10和Ubuntu系统中使用Anaconda、CUDA及PyCharm构建PyTorch深度学习开发环境的过程，适合初学者参考。 本次安装包括以下四个步骤：1. 安装Anaconda；2. 安装CUDA 10.1（因为选择的PyTorch版本为1.4，支持CUDA 10.1）；3. 安装PyTorch；4. 安装PyCharm。 一、安装Anaconda 对于Windows 10用户： - 访问Anaconda官网下载页面。 - 根据电脑位数选择合适的版本进行下载并安装。在安装过程中，请确保勾选了两个特定选项（具体选项未详细说明）。 - 安装完成后，可以通过CMD命令行输入`conda list`来验证是否成功安装。 对于Ubuntu用户： - 同样访问Anaconda官网的相应页面。 - 根据需要选择对应版本进行下载并按照指示完成安装。
     
  • Win10下Clion搭配GCC和CMake使用OpenCV及FFmpeg库（版本6）
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    本教程详细介绍在Windows 10环境下配置Clion IDE，并集成GCC编译器和CMake工具，实现对最新版OpenCV及FFmpeg库的高效开发与应用。 在本资源中，我们主要关注的是如何在Windows 10环境下使用CLion集成开发环境配置C++项目，并结合GCC编译器、CMake构建系统以及OpenCV库，特别提到了与FFmpeg相关的动态链接库。以下是这些组件的详细介绍及它们在实际应用中的重要性。 **Windows 10**： Windows 10是微软公司的最新操作系统，为开发者提供了稳定且功能丰富的开发平台。它兼容性强，支持各种开发工具，包括IDE、编译器和框架。 **CLion**： CLion是由JetBrains公司开发的一款专业CC++ IDE，提供代码高亮、智能代码补全、调试器以及版本控制集成等功能。该软件支持跨平台运行，在Windows、macOS及Linux系统上均可使用，是C++开发者常用的选择之一。 **GCC（GNU Compiler Collection）**： GCC是一个开源的多语言编译器集合，涵盖多种编程语言如C和C++等的语言编译器。在Windows 10环境下，可通过MinGW或MinGW-w64提供的移植版来获取并使用GCC环境。 **CMake**： CMake是一种跨平台的构建系统工具，用于管理软件项目的构建过程。它通过一个名为`CMakeLists.txt`的配置文件定义构建规则，并生成适用于不同开发环境下的构建脚本（如Visual Studio解决方案、Unix Makefiles等）。对于依赖于多个库的应用项目来说，例如OpenCV，使用CMake有助于简化和优化整个编译流程。 **OpenCV（开源计算机视觉库）**： OpenCV是一个强大的计算机视觉库，包含多种图像处理与计算视觉算法。它支持包括C++在内的几种编程语言，并广泛应用于如物体识别、人脸识别等场景中。 **FFmpeg**： FFmpeg是用于处理音频视频及图片的开源框架，能够读取解码编码和流化多媒体数据。在OpenCV应用时，`opencv-ffmpeg.dll` 和 `opencv-ffmpeg-6` 文件可能为特定版本的动态链接库，确保了OpenCV在进行视频操作时能正常运行。 配置这一开发环境通常包括以下步骤： 1. 安装Windows 10并更新所有必要的驱动。 2. 在系统中安装CLion，并设置好C++和MinGW GCC相关的路径。 3. 下载与安装CMake，完成相应的环境变量配置工作。 4. 获取OpenCV的源代码或下载预编译库文件。 5. 使用CMake对OpenCV项目进行配置，指定使用的编译器及安装位置。 6. 编译并安装OpenCV，确保FFmpeg相关组件被正确地包含与链接到最终构建中。 7. 在CLion创建新的开发项目，并通过`CMakeLists.txt`文件定义所需依赖项（包括OpenCV库）。 8. 开始编写和调试代码，在实际应用中利用OpenCV及FFmpeg的功能进行图像或视频处理。 这一资源可能包含了预配置的CLion项目模板、预先设置好的CMake环境以及完整的OpenCV及其FFmpeg组件，便于用户迅速搭建开发基础。对于初学者来说这将大大简化学习过程；而在真实的应用场景下，则需根据具体需求对这些工具和库进行相应的调整与优化（例如，针对特定硬件的性能调优）。
     
  • Win10与Ubuntu下使用Anaconda、CUDA及PyTorch搭建深度学习环境（以PyCharm为工具，基于Pytorch框架）
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    本文介绍在Windows 10和Ubuntu操作系统中利用Anaconda管理器安装CUDA和PyTorch，并结合PyCharm开发环境进行深度学习项目开发的详细步骤。 本次安装包括以下四个步骤： 1. 安装Anaconda； 2. 安装CUDA 10.1（因为选择的PyTorch版本为1.4，支持的是CUDA 10.1）； 3. 安装PyTorch； 4. 安装PyCharm。 一、安装Anaconda 对于Windows 10用户： 访问Anaconda官网下载页面。 根据自己的电脑位数（64位或32位），选择对应的版本进行下载，然后按照提示完成安装。在安装过程中需要勾选两个选项：一是将Anaconda添加到系统的PATH环境变量中；二是允许Anaconda注册为默认的Python发行版。 确认安装成功的方法是打开CMD命令行工具，并输入`conda list`命令。如果能够显示出已安装包的信息，则表示安装成功。 对于Ubuntu用户： 同样访问官网下载页面，选择适合的操作系统版本进行下载后按照提示完成安装即可。
     
  • Win10环境下Anaconda与PyCharm中TensorFlow2.0的CPU及GPU版安装指南
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    本文提供在Windows 10系统下使用Anaconda和PyCharm进行TensorFlow 2.0版本（包括CPU和GPU支持）安装的详细步骤，适用于Python深度学习开发环境搭建。 本段落深入探讨了如何在Windows 10操作系统上使用Anaconda和PyCharm安装TensorFlow 2.0的CPU版本及GPU版本。 首先，我们了解TensorFlow 2.0的主要优点： 1. **方便搭建网络架构**：通过引入Eager Execution模式，在开发过程中可以即时看到结果，无需构建会话或显式初始化。 2. **自动求导**：提供自动计算梯度的功能，对于训练深度学习模型至关重要，减少了手动计算的繁琐工作。 3. **GPU加速**：支持使用GPU进行快速数据处理和大规模深度学习任务。 接下来是详细的安装步骤： ### 步骤1: 安装Anaconda 下载并安装最新版本的Anaconda。这一步包括Python环境以及大量常用的数据科学库，便于管理多个Python项目及其依赖项。 ### 步骤2: 安装PyCharm 从官方网站获取最新的PyCharm版本，并根据提示完成安装过程。这是一个专为Python编程设计的强大IDE。 ### 步骤3：安装TensorFlow 2.0 CPU版 1. 打开Anaconda Prompt。 2. 检查当前的Python环境，输入`python`然后按 `exit()`退出。 3. 查看所有可用虚拟环境，使用命令`conda info --envs`列出它们。 4. 在默认环境中安装TensorFlow 2.0 CPU版： ``` pip install tensorflow==2.0 numpy==1.16 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 注意，为了保证兼容性，使用numpy版本为1.16。 ### 步骤4：安装TensorFlow 2.0 GPU版 对于GPU支持： 1. 安装CUDA 10.0。 2. 下载与CUDA匹配的cuDNN库文件并进行配置。 3. 创建一个新的虚拟环境，例如命名为`gpu`: ``` conda create -n gpu python=3.x conda activate gpu ``` 4. 在新环境中安装TensorFlow 2.0 GPU版： ``` pip install tensorflow-gpu==2.0 numpy==1.16 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 5. 使用`ipython`测试，确保可以导入TensorFlow库。 ### 步骤5：选择版本 在PyCharm中，可以通过设置不同的解释器来使用CPU或GPU版的TensorFlow。对于Jupyter Notebook用户，则需要创建不同配置的kernel来进行切换。 以上步骤涵盖了如何安装和管理Windows 10上的Anaconda、Python环境以及TensorFlow的不同版本（包括支持GPU加速）。按照这些说明操作后，你就可以在开发环境中部署并开始使用深度学习框架了。
     
  • Python 3.4与PyCharm环境搭建及使用指南
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    本指南详细介绍了如何在计算机上安装和配置Python 3.4以及集成开发环境PyCharm，帮助读者快速入门Python编程。 ### Python 3.4 的安装与配置 对于初次接触 Python 的朋友来说，正确地安装和配置 Python 环境是非常重要的一步。本节将详细介绍如何在 Windows 系统下安装 Python 3.4，并配置必要的环境变量。 **1. 下载 Python 3.4** - **官网下载**: 访问 Python 官方网站下载 Python 3.4.4 的安装包。 - **第三方下载**: 如果无法访问官方网址，可以尝试其他可信来源。 **2. 安装 Python 3.4** 双击下载好的安装包 `python-3.4.4amd.msi` 开始安装过程。在安装过程中，请确保勾选 Add Python 3.4 to PATH 选项，以便于系统自动配置环境变量。如果你没有勾选这个选项，那么需要手动进行配置。 **3. 配置环境变量** 如果未勾选 Add Python 3.4 to PATH，则需要手动添加 Python 和 Pip 的路径至系统环境变量中： - **配置 Python 路径**: 将 Python 安装目录加入环境变量 `PATH` 中。例如，如果 Python 安装在 `D:Python34`，则需要将该路径添加到系统环境变量 `PATH` 中。 - **配置 Pip 路径**: Pip 命令位于 Python 目录下的 `Scripts` 文件夹中。同样需要将此路径加入到环境变量 `PATH` 中。例如，如果 Python 安装在 `D:Python34`，则应将 `D:Python34Scripts` 添加到环境变量 `PATH` 中。 **4. 检验安装** 打开命令提示符 (cmd)，输入 `python` 和 `pip` 来验证安装是否成功。如果能够正常显示 Python 版本信息以及 Pip 帮助信息，则说明配置成功。 #### 二、解决常见问题 在安装过程中可能会遇到一些常见问题，如 Pip 命令不可用等。 **1. Pip 命令不可用** - **解决方案**: 在命令行输入 `where pip` 查看 Pip 的实际路径。 - **调整环境变量**: 将 Python 的环境变量调整到最前面，确保 Pip 的路径正确。 **2. Pip 命令报错** - **错误**: “Fatal error in launcher: Unable to create process using” - **解决方案**: 在确认本地环境中只有一个 Python 版本的情况下，使用命令 `python -m pip install --upgrade pip` 升级 Pip 至最新版本。 #### 三、PyCharm 的安装与使用 PyCharm 是一款非常受欢迎的 Python 集成开发环境 (IDE)，适合初学者和专业人士使用。 **1. 安装 PyCharm** - **下载**: 访问 JetBrains 官方网站或从其他可信来源下载 PyCharm 安装包。 - **安装**: 运行安装程序并按照提示完成安装。 **2. 使用 PyCharm** - **创建 Project**: 打开 PyCharm 后，选择 Create New Project 并设置项目目录和解释器版本。 - **创建 Python 文件**: 在项目中右键选择 New -> Python File 创建新的 Python 文件。 - **编写并运行代码**: 编写 Python 代码后，可以通过右键菜单中的 Run 命令执行脚本。 #### 四、结语 通过本段落的指导，相信初学者已经能够顺利完成 Python 3.4 和 PyCharm 的安装与基本使用。未来在学习 Python 过程中遇到任何问题时，都可以参考本段落提供的步骤进行排查解决。希望每位学习者都能顺利掌握 Python 编程技能。
     
  • Win10下使用VS2015、Qt5.12.0和OpenCV3.4.0的环境搭建指南.doc
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    本文档提供了在Windows 10操作系统上安装配置Visual Studio 2015、Qt 5.12.0及OpenCV 3.4.0开发环境的详细步骤与技巧，适用于软件开发者和计算机视觉研究人员。 在Windows 10系统下使用VS2015、Qt5.12.0和OpenCV3.4.0进行环境搭建，并成功实现QT5.12调用OpenCV3.4的功能。
     
  • Win10下CUDA和cudnn配置
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    本教程详细介绍了在Windows 10操作系统中安装和配置CUDA及cuDNN的过程，适用于需要进行深度学习开发的研究者与开发者。 【软件需求】：运行别人的程序，因此主要提供旧版软件的下载地址；CUDA历史版本可以在NVIDIA官网找到相应的下载页面。