随笔分类 - python及相关插件库学习
摘要：1、CUDA 有两种API，分别是 运行时 API 和 驱动API，即所谓的 Runtime API 与 Driver API。 nvidia-smi 的结果除了有 GPU 驱动版本型号，还有 CUDA Driver API的型号，而nvcc的结果是对应 CUDA Runtime API 2、在安装
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摘要：1.查看docker镜像存放目录空间大小 du -sh /var/lib/docker/ 2.停止docker服务 systemctl stop docker 3.查看磁盘容量大的空间，且在上面创建新的docker目录 df -h mkdir -p /docker/lib 4.迁移/var/lib/
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摘要：git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.gitcd cocoapi/PythonAPIpython setup.py build_ext --inplacepython setup.py build_ext instal 拷贝PythonAP
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摘要：pip install pycocotools 出现如下bug，则： File "/...../lib/python3.6/site-packages/pycocotools/coco.py", line 308, in loadRes if type(resFile) == str or type
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摘要：nvcc --version（自己安装的cuda版本） 版本需要和nvidia-smi查看到的cuda版本（nvidia驱动对应的cuda版本）一致 1、解压：tar zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.0.56.tgz include lib64两个文件夹 ２、cuda安
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摘要：import numpy as np q = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print("数据类型",type(q)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型：",q.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数：",
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摘要：解决方案有两种： 在命令行前指定编码 $ PYTHONIOENCODING=utf-8 python test.py hello world 你好，世界 在代码中指定编码 import io import sys sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.bu
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摘要：只可见第一块GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 只可见第一块GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
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摘要：1、Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/markdown'Consider using
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摘要：1、error while loading shared libraries: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 检查cuda已经安装好且引用环境也是对的，采取如下修改方式：sudo
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摘要：1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。 2、conda常用的命令。 1）conda list 查看安装了哪些包。 2）conda env list 或 conda info -e或 conda info --envs 查看当
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摘要：1、安装步骤：（1）Anaconda下载Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。ps:也可以去官网下载 https://www.anaconda.com/download/（很慢）（2）Ana
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