Linux学习—Linux环境下的网络设置

答复1:

在Linux上建立深入的学习环境需要采取下列步骤:

1. 安装Linux操作系统:可以选择常用的Linux分发版本,如Ubuntu和Centos。

2. 安装NVIDIA卡驱动器:如果计算机有NVIDIA卡,则需要首先安装相应的卡驱动器。

3. 安装CUDA:CUDA是NVIDIA提供的一个平行的计算平台和编程模式,在深度学习框架的许多方面都依赖NVIDIA提供,可通过从NVIDIA官员网站下载一套安装软件来进行安装。

4. 安装CudN:cudN是荷兰航天局为加速深神经网络提供的一个银行,这需要登记荷兰航天局开发商账户和下载相应的安装软件包。

5. 安装深层学习框架:TensorFlow、PyTorrch、Keras等可以由pip指挥部选择和安装。

6. 安装其他常用工具,如Jupyter Notebook、Git等,这些工具可以通过一个适当装置或管道指令安装。

如果您不熟悉这些步骤,建议您在线搜索课程并使用官方文件。

答案2:

深层学习在人工智能领域日益受到重视,Linux是深层学习环境中最常见的选择。

第1步:选择适当的 Linux 版本

最常用的Linux系统是 Ubuntu、 Centos、 Debian 等。 您需要选择哪个版本来考虑您需要的工具和应用是否与此版本兼容。 在此文件中, 我们选择 Ubuntu 。

步骤2:安装CUDA

CUDIA是NVIDIA的平行计算平台和编程模式,加速了深度学习的操作和培训,在使用CUDIA之前,需要安装NVIDIA卡驱动器,可以通过正式文件安装。

步骤三:安装Cudnn

您需要注册 NVIDIA 开发器账户, 在使用 CDNDN 作为 NVIDIA 的加速器之前下载并安装 CDNN 的合适版本 。

步骤4:安装皮顿和基本工具包

Python是深入学习最常见的编程语言,需要安装正确的版本。

第五步:建立深入学习框架

最常用的深度学习框架是TensorFlow、PyTorch、Cafe等。在安装之前,需要选择适当的版本以及相应的CUDA和CudNNN版本。建议使用Anaconda来创建轻量级Python虚拟环境,以维持框架的稳定性和不干涉性。

步骤6:测试环境

例如,安装后,需要使用TensorFlow的门尼斯特常规进行测试。

为确保环境稳定,建议使用虚拟环境,在过程中需要及时更新各组成部分版本。

回答: 3: 30

在Linux上建立深入的学习环境需要采取下列步骤:

1. 安装系统依赖系统

下列命令用于终端安装系统依赖性:

　　sudo apt-get update

　　sudo apt-get install build-essential python3-dev python3-pip python3-venv

2. 创建皮顿虚拟环境

使用以下命令创建 Python 虚拟环境 :

　　python3 -m venv myenv

其中, Myenv 是您想要创建的虚拟环境的名称 。

3. 激活Python虚拟环境

用以下命令激活 Python 虚拟环境 :

　　source myenv/bin/activate

4. 建立深入学习框架

一般而言,深入学习领域最受欢迎的框架是Tensor Flow和PyTorrch。

　　TensorFlow：

　　pip3 install tensorflow

　　PyTorch：

　　pip3 install torch torchvision

5. 安装其他必要的图书馆

您可以使用以下命令安装它们 :

　　pip3 install numpy scipy matplotlib

6. 测试深度学习环境

使用以下命令测试深度学习环境配置是否正确 :

　　python3

　　>>> import tensorflow as tf

　　>>> tf.__version__

　　>>> import torch

　　>>> torch.__version__

　　>>> import numpy as np

　　>>> import scipy

　　>>> import matplotlib

如果没有报告不正确的信息,这表明已经成功地建立了深入的学习环境。

一般而言,建立深入的学习环境反过来需要若干步骤,但在具体业务中需要考虑到硬件、软件等若干因素,因此建议在建筑环境之前必须获得有关资料,了解自身情况,避免不必要的问题。

注册有任何问题请添加 微信：MVIP619 拉你进入群

文章转载注明 网址：https://netpsp.com/?id=67201