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  • <div><p><strong>poi 版本 / poi version: 7.9.1</p> <p>操作系统 / OS: Win7</p> <p>你遇到了什么样的问题 / The problem...或者就像关闭时那样个确认框也行</p><p>该提问来源于开源项目:poooi/poi</p></div>
  • </p><p>文件夹伪装主要是在Windows下面建立特殊文件夹,所谓的特殊就是文件名中包含一些常规情况下不能使用的字符。所以该文件夹本质上和普通文件夹没什么区别,只是减少了窗口模式对文件夹的复制、粘贴、删除、移动...
  • Matebook X,轻薄是真的很轻薄,拧不开瓶盖的人可以单手拎着到处跑,同配置比苹果便宜2000左右,但内存和GPU都不能满足跑代码的需求,于是入手了挑战者y7000p,16G内存、i7、GTX1060、256G的SSD,后期可以按需内存...

     
    之前的电脑是华为 Matebook X,轻薄是真的很轻薄,拧不开瓶盖的人可以单手拎着到处跑,同配置比苹果便宜2000左右,但内存和GPU都不能满足跑代码的需求,于是入手了拯救者y7000p,16G内存、i7、GTX1060、256G的SSD,后期可以按需加内存条换硬盘。现在两个笔记本就完美满足日常需求了。
    (吐槽一句挑战者真的蛮贵,低2000左右可以买到神舟2060的显卡)

    这篇就用来记录一下拿到电脑之后配置anaconda相关环境的过程。win10系统到手前已经装好。

     

    0. Lantern安装

      从github上搜索关键字安装,梯子挂出去后就可以从官方下载chrome了。

     

    1. anaconda安装

      官网安装下载一路next即可:anaconda下载链接

     

    2. VS安装

      这里我在实际操作时是被迫放在了tensorflow安装的过程中,安装到Cuda时才发现需要VS环境,于是又回过头来配置环境。
      依然官网下载一路点next:VS下载链接
      截至2019-5-25,VS2019 和 CUDA10.0不兼容,如果要安装CUDA10.0,目前只能用VS2017。

     

     

    3. GPU-tensorflow的安装

      打开安装好的Anaconda Prompt
     

    (1)anaconda中建立tensorflow环境

       conda create -n tensorflow pip python=3.6
       这里选择了3.6版本的py,因为3.7对于tensorflow存在部分不支持的问题

     

    (2)激活刚刚建立的环境并在其中安装tensorflow

       activate tensorflow
       conda install tensorflow-gpu

       检测一下是否安装成功,在tensorflow环境下输入python,再运行如下代码:

    import tensorflow as tf
    a = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(a))
    

       运行成功则说明成功安装tensorflow,但我们还需要CUDA和cuDNN

     

    (3)下载安装CUDA

       根据安装的tensorflow版本以及官网的描述,选择对应版本的CUDA。我安装的tensorflow为1.13.1,根据官网描述,支持的CUDA版本为10.0(在网上看到有人已经配置了10.1的CUDA,但过程很复杂,直接安装还有bug,出于稳定的考虑选择了低一级10.0)

       CUDA下载链接:CUDA Toolkit Archive

       一些教程推荐自定义安装,并且取消勾选VS的选项,还有教程推荐先卸载原本的显卡驱动,我在实际操作时都没有做,如果安装过程中出现问题的话可以去找参考教程1里面的步骤。

     
    检验:

       A. 打开cmd,输入 nvcc -V 后显示CUDA版本号,就标志了初步的胜利。
       

       B. 第二步验证,我们要成功运行CUDA_Samples,这里坑了我很多时间。

       如果设置了VS编译时自动以管理员身份运行可以忽略这一步,没有设置的话,从开始菜单右键VS 2017 - 更多 - 以管理员身份运行。

       在 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0 目录下,用 VS2017 打开 Samples_vs2017.sln,很大的一个项目,打开略耗时间。

       选择Release x64,右键1_Utilities,点击“生成”在这里插入图片描述
       出现报错“拒绝访问路径”,检查一下是否在以管理员身份运行(左上角有管理员的字样)
       如果报错“找不到 Windows SDK 版本xxxx”,去 官网 下载对应版本的SDK后安装即可,不需要自己再配置,VS会自动扫描。

       生成成功后,打开cmd,定位到目录:CD C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\bin\win64\Release,分别输入deviceQuery.exe,bandwidthTest.exe,出现类似如下输出说明CUDA安装成功。
    在这里插入图片描述

     

    (4) 补充:卸载CUDA

       第一次配置环境时没有发现 VS2019 和 CUDA10.0 的不兼容,已经全部都装完了才意识到,所以只能全部卸载再重新安装,所幸再安装的过程比较顺利。

       含CUDA字样的,以及结尾版本号是10.0的都可以卸载。NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIA Physx系统软件、NVIDIA音频驱动程序都不要动,不确定可不可以卸载的可以去搜一下具体功能。

     

    (5)下载安装cuDNN

       这里下载之前要先在网站上注册账号,很快就可以搞定。依旧要注意与tensorflow及CUDA的版本匹配,我这里基于CUDA 10.0选择cuDNN 7.5.0

       cuDNN下载链接:cuDNN Archive

       下载完成后解压zip文件,将bin、include、lib里面的文件拷贝到CUDA安装路径的文件夹,我在安装时的路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

     

    (6)配置路径

       将下面四个加入环境变量中,注意换成自己的安装路径。

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp
    

     

    (7)测试

       a. 查看是否使用GPU
         import tensorflow as tf
         tf.test.gpu_device_name()
         
       b. 查看在使用哪个GPU
         from tensorflow.python.client import device_lib
         device_lib.list_local_devices()

     

    4. GPU-pytorch的安装

     

    (1)anaconda中建立pytorch环境

       conda create -n pytorch pip python=3.6

    (2)打开pytorch环境并安装

       安装命令从 官网 按照自己的配置选择即可,比如我选择的配置是:在这里插入图片描述
       把下面的命令放到pytorch环境里面运行即可。

    (3)验证

       首先可以命令行进入python解释器,运行下面的代码

    import torch
    x = torch.rand(5,3)
    print(x)
    

       输出应该类似:
    在这里插入图片描述

       之后再运行:

    torch.cuda.is_available()
    

       返回True就说明GPU和CUDA可以支持pytorch的加速运算。

     

    至此所有基础环境配置完成,从周五晚开始,到现在的周日中午,耗时一天半,复盘一下时间主要耗费在下载程序,以及卸载再安装VS、CUDA。总体来讲还算顺利,后期还需要为每个环境下载Spyder以及Keras等基础的包。

     

     

    参考资料
      [1] Win10 Anaconda下Tensorflow-GPU环境搭建详细教程
      [2] GPU 支持 (官方教程)
      [3] Win10+CUDA10+VS2017 安装配置教程 (包含配置VS2017以及各种报错)
      [4] Anaconda 查看、创建、管理和使用python环境 (对于环境的基本操作)

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  • php环境搭建

    2015-01-14 18:20:12
    xdebug.profiler_output_name = cachegrind.out.%t.%p ;工作目录 ;xdebug.profiler_output_dir = "D:/develop/php-5.5.20/tmp" --------------------------------------------------------------------------------...
  • 不能不重装win10直接把mac装进机械硬盘里呢?</p> <p>请问方便个QQ嘛?417712268 :)</p><p>该提问来源于开源项目:darkhandz/XPS15-9550-Sierra</p></div>
  • 2020-10-18

    2020-10-18 23:35:12
    今天是第二次写博客,第一次写完打算一个星期写的,而后忘记了。现在开始重新写,以后每天记录学习的知识。...而首先是有一个u盘,将你的u盘植入pe系统(你所想要修改系统的pe例如我想改win10,植入win10p

    今天是第二次写博客,第一次写完打算一个星期写的,而后忘记了。现在开始重新写,以后每天记录学习的知识。
    今天学习了利用pe系统破解密码。
    虽然没有亲手实践过,但是大致都能懂。
    PE系统是一个独立于硬件系统的微型系统,系统启动柜可以对系统的SAM文件(账户密码存储文件C:\Windows\System32\config\SAM) 而SAM文件储存的密码经过加密我们破解不了,而如果用pe系统可以直接修改。

    而首先是有一个u盘,将你的u盘植入pe系统(你所想要修改系统的pe例如我想改win10,植入win10pe系统)而后插入u盘,进入bios界面,将u盘设置第一启动顺序,u盘作启动盘,保存,然后重新启动进入,利用其程序进行破解。
    ** java接口**
    而今天也开始了java的基础复习,例如接口 接口是什么?接口有什么作用?接口如何使用? 用what why how 三方面来进行学习。
    java接口是一系列方法的声明,只具有方法的特征,而没有实现这些声明的方法,而我们可以在不同的类中实现这些方法。
    比如我创建了一个正方形的类,而我想有一个求面积的方法。而我求面积的方法
    求面积的方法是边长乘边长,这边实现了方法,第三幅图那图只是声明
    我定义了一个正方形有一个接口area求面积
    接口area的声明,而没有实现

    而我现在定义一个圆的类,我也想有一个求面积的方法,而我的求面积的方法名称是一样的
    接口方法名都是一样的,而且参数都只有一个,且参数的类型一样
    ** 所以java接口是一些方法特征的集合,在Java语言规范中,一个方法的特征仅包括方法的名字、参数的数目和类型,而不包括方法的返回类型、参数名以及所抛出来的异常。,例如上述方法中都只有一个参数。
    java接口的方法只能是抽象的和公开的,Java接口不能有构造器,Java接口可以有public、static和final属性**。

    上述是我今天学习的第一天,发现写东西真的很考验自己,如果有错误,可以指出来,可以改正哦,逐步进步。

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