随笔分类 - 深度学习环境&数据集
摘要：近期，因为服务器环境配置过低，一些网络模型框架和第三方包都无法下载使用，因此决定对服务器环境调研。 主要是针对服务器深度学习pytorch开发环境，以及 tmux 在不使用 apt-get 的情况下安装使用。 服务器基本信息查看 查看服务器 CPU 信息 cat /proc/cpuinfo 查看 l
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摘要：首先，可以考虑创建一个虚拟环境，单独用来标注数据集。 conda create -n labelme python=3.8 环境创建成功后，激活该虚拟环境 conda activate labelme 进入(激活)虚拟环境后，安装 pyqt 和 labelme 第三方包。其中 labelme只能通过
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