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Comments
[doge]
♥ 709 ↩ 20
之前下了python3.12,平时用都没事,直到有一天我把excel导入pandas死活导不进去,经过百度等一顿查询后发现需要回退到python3.8后就好了[笑哭](装2019年6月的anaconda) 还有整词云出图学校电脑今天能出明天就出不来,解决方法是使用自己的笔记本电脑[doge]
♥ 550 ↩ 16
之前用的3.10.2,然后不知道怎么的没有pip,于是乎出现了: 要安装库,需要使用pip 没有pip,需要重新安装pip 安装pip要用到pip[辣眼睛]
♥ 528 ↩ 23
大一寒假,一个多月没敲代码了,感觉人已经废了[捂脸][捂脸][捂脸]
♥ 165 ↩ 10
做一个Linux装n卡驱动的教程吧
♥ 147 ↩ 7
之前为了用CUDA历尽千辛万苦,先是环境搞了几天,后面网卡驱动突然掉了又搞几天,到最后我发现我是AMD[微笑]
♥ 142 ↩ 15
我之前想本地训练yolo模型,视频里的这些坑我全踩了,一个都不带差的,笑着笑着就哭了[大哭]
♥ 134 ↩ 10
Anaconda就是好,pytorch和cudnn直接在conda里面装就能跑了
♥ 93 ↩ 3
没独显就很爽,不用管杂七杂八的问题[墨镜]
♥ 88 ↩ 11
去镜像库把包下到电脑中就好,没必要去conda或者pip甚至换镜像库,只要在pycharm新建文件时点通用全局文件就好。整套下来1.6G(北京外国语镜像库支持python3.8,cuda12.0的)也只要十分钟左右实际看网速。这套操作感觉可以秒杀大多教程。
♥ 24 ↩ 2
好不容易安上了发现是CPU版本[doge]
♥ 23 ↩ 3
上学期想本地部署一个GLM,搞了一个星期才装好,C盘也都快没空间了눈_눈
♥ 20 ↩ 1
然后,版本没有对应匹配的torch scatter,为您更新torch中。。。。。 torch+cu118->torch 1.9.1... unknow device cuda()
♥ 18 ↩ 2
哈哈,笑死我了,好真实。但是!你们知道像视频中那样历经重重挫折,可算是安装好了,结果电脑的显卡不行多么绝望吗[捂脸]
♥ 15 ↩ 2
[滑稽]我建议用matlab跑AI
♥ 13 ↩ 1
太tm真实了,之前搞机器学习,构建分子模型就要用pytorch,cuda,全是报错,版本不匹配,吭哧吭哧搞了两三天才把环境部署好,中间甚至重装了次系统[笑哭]
♥ 9 ↩ 2
装这破玩意儿装一天,装好了发现显存不够,能跑但是结果全是错的[笑哭]
♥ 9 ↩ 2
CUDA out of memory
♥ 8 ↩ 3
用Ubuntu22.04装ns3.18
♥ 8