linux安装cuda10.2
时间: 2023-04-25 21:03:45 AIGC 浏览: 449
首先，请确保您的系统满足CUDA 10.2的硬件和软件要求：
- NVIDIA GPU，支持 CUDA Compute Capability 6.1 或更高版本
- Linux 操作系统，支持 Red Hat Enterprise Linux 7.6、8.0、8.1、Ubuntu 16.04、18.04、20.04
- GCC 版本 5.4 及以上
- 支持 x86-64 位架构
如果您的系统符合要求，请按照以下步骤安装 CUDA 10.2：
1. 下载 CUDA 安装文件，并使用 chmod 命令修改可执行权限。
2. 运行安装文件，选择需要安装的组件并安装。
3. 将 CUDA 环境变量添加到 .bashrc 文件。
4. 重启系统以使更改生效。
注意：安装过程可能因系统配置不同而有所差异，请查看 NVIDIA 官方文档以获得更详细的说明。
相关问题
安装cuda10.2
首先，请确保您的系统满足CUDA 10.2的硬件和软件要求：
- NVIDIA GPU，支持 CUDA Compute Capability 6.1 或更高版本
- Linux 操作系统，支持 Red Hat Enterprise Linux 7.6、8.0、8.1、Ubuntu 16.04、18.04、20.04
- GCC 版本 5.4 及以上
- 支持 x86-64 位架构
如果您的系统符合要求，请按照以下步骤安装 CUDA 10.2：
1. 下载 CUDA 安装文件，并使用 chmod 命令修改可执行权限。
2. 运行安装文件，选择需要安装的组件并安装。
3. 将 CUDA 环境变量添加到 .bashrc 文件。
4. 重启系统以使更改生效。
注意：安装过程可能因系统配置不同而有所差异，请查看 NVIDIA 官方文档以获得更详细的说明。
pytorch安装 cuda10.2
以下是在 Linux 系统上安装 PyTorch 和 CUDA 10.2 的步骤：
1. 安装 CUDA 10.2。您可以从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA 10.2 安装文件，并按照提示进行安装。
2. 安装 cuDNN。您需要从 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN，并按照提示进行安装。
3. 安装 PyTorch。您可以使用 pip 命令安装 PyTorch：
```
pip install torch torchvision
```
4. 验证安装。您可以使用以下代码验证 PyTorch 是否已正确安装并可用于 GPU：
```python
import torch
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA is available")
else:
print("CUDA is not available")
```
如果输出结果显示 CUDA 可用，则说明 PyTorch 已成功安装并可用于 GPU。
注意：在 Windows 系统上安装 PyTorch 和 CUDA 10.2 的步骤与上述步骤略有不同。建议您查阅官方文档进行操作。
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标题和描述中提到的“hlf-cicero-contract:Accord Project Cicero与Hyperledger Fabric v2签约”以及“半西约合同”暗示了与智能合约和区块链技术相关的知识点。下面详细说明这些知识点：
### 智能合约与区块链技术
智能合约是一套运行在区块链上的程序，当合约条款被触发时，合约会自动执行相应的操作。这种自动执行的特点使得智能合约特别适合于执行多方之间的可信交易，它能减少或消除中介服务的需要，从而降低交易成本并提高效率。
区块链技术是一种分布式账本技术，通过加密算法和共识机制保证了交易数据的不可篡改性和透明性。区块链上的每一笔交易都会被网络中的多个节点验证并记录，确保了交易记录的安全性。
### Hyperledger Fabric v2
Hyperledger Fabric 是由Linux基金会托管的一个开源项目，它是企业级区块链框架，旨在为商业应用提供安全、模块化、可扩展的区块链平台。Hyperledger Fabric v2.2是该框架的一个版本。
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在编程中，数据类型起着关键作用。Python 具有动态类型特性，允许变量在运行时改变类型。常见的数据类型转换函数包括 `bool()`、`int()`、`str()` 等。例如，`bool()` 函数可将值转换为布尔类型，`int()` 用于将值转换为整数类型。数据类型还包括列表（`lists`）、字典（`dictionaries`）、元组（`tuples`）等集合类型，其中列表使用方括号 `[]` 表示，字典使用花括号 `{}` 表示，元组使用圆括号 `()` 表示。
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点击歌曲没反应
<think>
我们之前已经讨论了如何将音频文件显示在QListView中，并希望实现点击播放。现在遇到的问题是点击列表项没有反应。
原因分析：
1. 我们没有将点击信号连接到播放槽函数。
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解决方案：
按照之前的思路，我们需要做以下几步：
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步骤2：将QListView的点击信号（clicked）连接到自定义的槽函数，在该槽函数中设置播放列表的当前索引并播放。
步骤3：
SM-CNN-Torch: Torch实现短文本对排名的CNN模型
标题中提到的“SM-CNN-Torch”是一个深度学习框架Torch的实现版本，它基于Severyn和Moschitti在2015年SIGIR会议上发表的一篇论文所描述的卷积神经网络（CNN）模型。这篇论文的内容主要关注的是如何利用CNN对短文本对进行有效的排名，这一点对于问题回答（question-answering, QA）系统来说至关重要。实施该CNN模型的目标是为了更好地处理问答系统中的文本对比较问题，例如，在搜索引擎中确定哪些文档与用户的查询更加相关。
在描述中提到了如何使用该仓库中的代码。首先，用户需要安装Torch库，这是实现和运行SM-CNN-Torch模型的前提条件。接着，用户需要使用提供的脚本（fetch_and_preprocess.sh）下载并预处理GloVe（Global Vectors for Word Representation）字嵌入数据。这一数据集是预先训练好的词向量，能够将单词转换为连续的向量表示，这在深度学习模型中是处理文本的基本步骤。
在模型准备工作中，还需要注意的是Python版本，因为模型运行依赖于Python环境，建议的版本为2.7或更高版本。此外，描述中还提到了并行处理的线程数设置，这表明模型在运行过程中可能会涉及到并行计算，以加速计算过程。通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS，可以指定并行计算时的线程数。
文件名称列表中的“SM-CNN-Torch-master”表示这是该仓库的主目录，包含了所有实现Severyn和Moschitti CNN模型的相关文件。
该存储库还包含了一些附加信息，例如，原始Torch实现已经被PyTorch版本所取代。PyTorch是Torch的一个分支，它提供了更多的功能和更易于使用的接口，对研究人员和开发者来说更加友好。此外，该仓库目前仅用于存档目的，这意味着原始的Torch代码不再被积极维护，而是作为一种历史记录保留下来。
标签“deep-learning”表明该项目是一个深度学习项目，所使用的模型是深度神经网络，特别是卷积神经网络。标签“question-answering”则直接指向了问题回答系统，这是深度学习的一个重要应用领域。标签“convolutional-neural-networks”指明了所使用的网络类型是卷积神经网络，它在图像处理和自然语言处理中都有广泛应用。而“Lua”标签则是因为Torch是用Lua语言编写的，尽管它通常与Python一起使用，但也有一个使用Lua的版本。
总的来说，SM-CNN-Torch是一个专门针对短文本对排名的深度学习模型的实现，它允许研究人员和开发者利用已经发表的研究成果来搭建和测试自己的模型，同时为了解其背后原理和实现细节提供了具体的代码和数据处理流程。
Python与机器学习基础入门
# Python与机器学习基础入门
## 1. Python环境与包管理
### 1.1 Anaconda与Miniconda
Anaconda 功能丰富，自带集成开发环境（IDE）和独立于官方 Python 仓库的包仓库。若不需要这些额外功能，可选择安装 Miniconda，它仅包含 Conda 和 Python，安装包更小。
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Ceres系统：探索加密电子交易的新纪元
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