目次
まず、cudaのバージョンとグラフィックカードのドライバの対応は？
第 6 に、cmd のプロンプトには、pip、python、conda、およびその他のコマンドがありません。
7.ワンクリックでGitHubプロジェクトの環境依存関係をインストールする方法
1. プロジェクト フォルダーに cmd コマンド ラインを入力します。
8、さまざまな conda コマンド (仮想環境の作成、ライブラリのインストールなど)
まず、cudaのバージョンとグラフィックカードのドライバの対応は？
cuda、cudnn、および NVIDIA グラフィックス カード ドライバは関連しているため、cuda のバージョンを選択する際に考慮すべき 2 つの側面があります。第 1 の側面: プロジェクトに必要な cuda のバージョン、第 2 の側面: プロジェクトに必要な cuda のバージョンを選択したら、グラフィック カード ドライバがその cuda のバージョンをサポートしていることを確認します。
要約すると、選択する cuda バージョンは、プロジェクトとグラフィック カード ドライバの両方を満たす必要があります。
cuda のバージョンとドライバのバージョンの対応は次のとおりです。cuda のバージョンとグラフィックス カード ドライバの対応を問い合わせます。
グラフィックカードのドライババージョンを確認する方法は? 以下に示すように。
第二に、cudnn と cuda の関係は？
cudnn バージョンの選択は、cuda に対応する必要があります。cudnn ダウンロード アドレス. cuda ダウンロードアドレス. その中でも cudnn には NVIDIA アカウントが必要です。
三、cudaとcudnnの使い方は？
インストールを完了するだけで、GitHub の git プロジェクトが cuda および cudnn ライブラリを自動的に呼び出します。
第四に、cv2 のインストール方法は?
pip install cv2 を使用しても、確実に機能しません。正しい方法は pip install opencv-python です。
pip install opencv-python五、pipコマンドをアップグレード
pip コマンドを使用して 3 番目のライブラリをインストールし、最新バージョンの pip が必要であることを示すプロンプトが表示されたら、次のコマンドを使用してアップグレードします。
pip install –upgrade # pip.exe运行
python -m pip install –upgrade # python.exe运行第 6 に、cmd のプロンプトには、pip、python、conda、およびその他のコマンドがありません。
関連するディレクトリをシステム環境変数のパスに追加します。cmd で関連するコマンドを使用すると、次のフォルダーで関連する exe 実行ファイルが自動的に検索されます。
7.ワンクリックでGitHubプロジェクトの環境依存関係をインストールする方法
1. プロジェクト フォルダーに cmd コマンド ラインを入力します。
2. コードを 1 行実行するだけ
失敗した場合は、pip install --upgrade を使用して、最初に pip をアップグレードします。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt# を追加して、特定の依存関係を無視します。
8、さまざまな conda コマンド (仮想環境の作成、ライブラリのインストールなど)
1. アナコンダの役割は?
さまざまなプロジェクトに独自の動作環境をインストールします. たとえば、プロジェクトに python3.8 と pytorch1.7 が必要な場合は、このプロジェクト用に別の仮想動作環境を作成できます.
2. 一般的な conda コマンド
すべてのコマンドは conda で始まり、既定では現在のフォルダーの下で動作します。
conda create -n project1 python=3.9 #创建一个名为project的虚拟环境
conda activate project1
conda install site-packages-name