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Inhaltsverzeichnis
Methode 1: PIP verwenden
Methode 2: Verwenden Sie Conda (wenn Sie Anaconda verwenden)
überprüfen Sie die Installation
Dinge zu beachten
Heim Betrieb und Instandhaltung CentOS So aktualisieren Sie Pytorch auf die neueste Version von CentOS

So aktualisieren Sie Pytorch auf die neueste Version von CentOS

Apr 14, 2025 pm 06:15 PM
python centos

Das Aktualisieren von Pytorch auf der neuesten Version auf CentOS kann wie folgt durchgeführt werden:

Methode 1: PIP verwenden

  1. Upgrade PIP : Stellen Sie zun?chst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ?ltere Versionen von PIP m?glicherweise nicht ordnungsgem?? die neueste Version von Pytorch installieren.

     PIP -Installation -Upgrade PIP
    
  2. Deinstallieren Sie eine ?ltere Version von Pytorch (falls installiert):

     PIP Deinstallation Torch Torchvision Torchaudio
    
  3. Installieren Sie die neueste Version von Pytorch : Besuchen Sie die offizielle Pytorch -Website und w?hlen Sie den Installationsbefehl aus, der zu Ihrem System passt. Wenn Sie beispielsweise CUDA 11.7 verwenden, kann der Befehl sein:

     PIP Installieren Sie Torch Torchvision Torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
    

    Wenn Sie keine GPU -Unterstützung ben?tigen, k?nnen Sie die CPU -Version verwenden:

     PIP Installieren Sie Torch Torchvision Torchaudio
    

Methode 2: Verwenden Sie Conda (wenn Sie Anaconda verwenden)

  1. Aktualisieren Sie Conda : Stellen Sie sicher, dass Ihr Conda auf dem neuesten Stand ist.

     Conda Update Conda
    
  2. Erstellen Sie eine neue Umgebung (optional) : Um zu vermeiden, dass andere Projekte betroffen sind, wird empfohlen, die neueste Version von Pytorch in einer neuen Umgebung zu installieren.

     conda erstellen -n pytorch_env python = 3,9
    conda aktivieren pytorch_env
    
  3. Installieren Sie die neueste Version von Pytorch : Verwenden Sie Conda, um die neueste Version von Pytorch zu installieren. Besuchen Sie die offizielle Pytorch -Website und w?hlen Sie den Installationsbefehl aus, der zu Ihrem System passt. Zum Beispiel:

     Conda Installieren Sie Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 11,7 -c Pytorch
    

    Wenn Sie keine GPU -Unterstützung ben?tigen, k?nnen Sie die CPU -Version verwenden:

     Conda Installation Pytorch Torchvision Torchaudio Cpuonly -c Pytorch
    

überprüfen Sie die Installation

Unabh?ngig davon, mit welcher Methode die Installation verwendet wird, k?nnen Sie überprüfen, ob PyTorch erfolgreich über den folgenden Befehl installiert wird:

 Taschenlampe importieren
drucken (Fackel .__ Version__)

Dadurch wird die derzeit installierte Pytorch -Versionsnummer ausgegeben.

Dinge zu beachten

  • Stellen Sie sicher, dass Ihr System die Abh?ngigkeitsanforderungen von Pytorch erfüllt.
  • Wenn Sie w?hrend des Installationsprozesses auf Probleme sto?en, k?nnen Sie sich auf den Installationshandbuch in der offiziellen Pytorch -Dokumentation beziehen.

In den oben genannten Schritten sollten Sie in der Lage sein, Pytorch erfolgreich auf die neueste Version von CentOS zu aktualisieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo aktualisieren Sie Pytorch auf die neueste Version von CentOS. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Zugang zu verschachtelten JSON -Objekt in Python Zugang zu verschachtelten JSON -Objekt in Python Jul 11, 2025 am 02:36 AM

Der Weg zum Zugang zu verschachtelten JSON -Objekten in Python besteht darin, zuerst die Struktur zu kl?ren und dann Schicht für Schicht zu indexieren. Best?tigen Sie zun?chst die hierarchische Beziehung von JSON, wie ein W?rterbuch verschachtelter W?rterbuch oder Liste; Verwenden Sie dann W?rterbuchschlüssel und Listenindex, um auf Ebene für Schicht zuzugreifen, z. B. Daten "Details" ["Zip"], um die ZIP -Codierung zu erhalten, Daten "Details" [0], um das erste Hobby zu erhalten. Um KeyError und IndexError zu vermeiden, kann der Standardwert durch die Methode .get () festgelegt werden, oder die Kapselungsfunktion Safe_get kann verwendet werden, um einen sicheren Zugriff zu erzielen. Für komplexe Strukturen suchen Sie rekursiv oder verwenden Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie JMespath.

Implementierung der asynchrone Programmierung mit Python Async/Warted Implementierung der asynchrone Programmierung mit Python Async/Warted Jul 11, 2025 am 02:41 AM

Die asynchrone Programmierung erleichtert Python mit Async und wartet auf Schlüsselw?rter. Es erm?glicht das Schreiben von nicht blockierenden Code, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, insbesondere für I/O-intensive Operationen. Asyncdef definiert eine Coroutine, die übernommen und wiederhergestellt werden kann, w?hrend darauf warten, dass die Aufgabe abgeschlossen wird, ohne das gesamte Programm zu blockieren. Das Ausführen von asynchronem Code erfordert eine Ereignisschleife. Es wird empfohlen, mit asyncio.run () zu beginnen. Asyncio.gather () ist verfügbar, wenn mehrere Coroutinen gleichzeitig ausgeführt werden. Zu den gemeinsamen Mustern geh?rt das Erhalten mehrerer URL -Daten gleichzeitig, Lesen und Schreiben von Dateien und Verarbeitung von Netzwerkdiensten. Zu den Notizen geh?ren: Verwenden Sie Bibliotheken, die asynchron unterstützen, wie z. B. AIOHTTP; CPU-intensive Aufgaben sind nicht für Asynchron geeignet. Vermeiden Sie gemischt

Wie man eine API mit Python testet Wie man eine API mit Python testet Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

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