[2024]RL-Pruner:StructuredPruningUsingReinforcementLearningforCNNCompressionandAcceleration目录[2024]RL-Pruner:StructuredPruningUsingReinforcementLearningforCNNCompressionandAcceleration一、论文说明二、原理三、实验与分析1、环境

简介labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具，可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，支持VOC格式和COCO等的导出，代码简单易读，是非常利于上手的良心工具.安装环境Windows11家庭版conda安装labelme使用conda创建虚拟环境#condacreate-nla

PyTorch安装指南1.安装Conda1.1下载Conda访问Conda官网。根据你的操作系统（Windows、macOS、Linux）选择合适的安装包。点击下载按钮，等待下载完成。1.2安装Conda打开下载的安装包。按照安装向导的提示进行安装。在Windows上，通常是双击安装包并按照提示点击“下一步”

问题如题：出现这个问题，除了看起来怪怪的以外，实测发现有时会导致condaactivateother_env直接无效，虽然可能名字改过去了，但是实际环境还是VSCode的选择的python解释器的环境。参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/679142453https://blog.csdn.net/weixin_46455141/article

最近遇到一个奇怪的事情：直接分配的计算节点（salloc指令），ssh连接上之后应该是bash终端，只能用condaactivate但是用提交脚本的方式来分配计算节点（sbatch指令），脚本中如果要激活环境，却只能用sourceactivate。调研了一下：https://developer.baidu.com/article/details/27996

第一部分：基本含义h5py是一个用于在Python中读写HDF5（HierarchicalDataFormatversion5）文件的库。HDF5是一种文件格式和数据模型，专门设计用于存储和组织大量数据。h5py提供了一个方便的接口，允许Python程序轻松地创建、访问和操作HDF5文件中的数据。第二部分：安装c

一、Anaconda介绍1.1为什么选择Anaconda？Anaconda是一个开源的Python发行版本，主要用于数据科学和机器学习，它包含了Python、conda以及众多工具和库，让我们可以轻松的构建和管理python虚拟环境，方便的进行python项目开发。下面是选择Anaconda的理由：安装简单方便便捷的Python虚拟

Anaconda和conda是AnacondaDistribution还是MinicondaAnaconda和condaAnaconda和conda之间的关系有点类似于pip和Python，但又有所不同。Anaconda是一个数据科学和机器学习的发行版，它包含了Python、conda以及许多预装的库和工具，如JupyterNotebo

配环境总是一个老生常谈的问题，有些项目写得好的，会把一些冗余的包删除，只留下必要的包，并且手把手教你pip安装，但是有些项目就直接丢一个200~300行的environment.yaml文件或者requirement.txt文件让你自己去配，虽然也有相关的环境配置内容，但能够按照步骤一次通过配置的可能性很低，而且大

代码整合标题后，直接点目录CMD常用语句记录查看信息（全部、环境、库）创建、运行虚拟环境库的操作安装库conda安装pip安装官网安装（自己下载安装）requirement.txt安装源代码安装导出库删除库更新库镜像源运行python文件python常用语句记录调用gpu或cpu小白记录，如有错

一、所需软件Anacoda和Pycharm1.Anacoda建议用清华大学的源进行安装。Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror2.Pycharm安装比较简单，自行安装即可。二、创建虚拟环境建议先换源。condaconfig--remove-keychannelscon

FROMubuntu:22.04#docker启动方式#dockerrun-itd--gpusall--privileged=true--shm-size8G--nameonnx197271d29cb79/bin/bashMAINTAINERSuSu#切换阿里云源RUNapt-getupdate&&apt-getinstall-yvim&&apt-getinstall-ysudo&&

方案0：终端setproxysethttps_proxy=https://127.0.0.1:7890exporthttps_proxy=https://127.0.0.1:7890查看set|grepproxyecho$https_proxy区别使用set可以设置和查看变量，但不一定使其在子进程中可用。使用export可以将变量导出为环境变量，使其在子进程中可

常用指令安装所需项目包condainstall-cconda-forge？-c是--channel的缩写，用于指定安装包的来源渠道。conda-forge是一个社区维护的Anaconda包的渠道。通常包含比默认Anaconda渠道更多、更新的包。condainstall？默认渠道pipinstall？conda有更先进的依赖

最近想着来玩一玩大数据,前段时间集中过了一遍java,最近又看了一些基础的scala,我感觉吧,我都不想学.还是觉得用sql,javascript,python这种脚本语言操作起来顺手,但这并不影响对这个大数据生态的理解和学习.这里主要是来记录一下spark+jupyter环境的搭建,说实

源码下载gitclonehttps://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.gitMiniconda环境安装Miniconda安装mkdir-p~/miniconda3wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh-O~/miniconda3/miniconda.shbash~/miniconda3/miniconda.sh-b-u

背景Anaconda用于解决多个版本的python环境共存问题，开箱即用。本随笔只记录基础的使用命令。基础使用创建环境#pytest为环境名3.5为python的版本condacreate-npytestpython=3.5#pytest为环境名3.5为python的版本condacreate-npy39python=3.9.20#创建新

文章目录0引入1常用指令汇总0引入Anaconda是一个流行的Python数据科学和机器学习平台，它提供了一个包管理系统（conda）来安装和管理包，以及一个环境管理器来创建和维护不同项目的隔离环境。以下是一些常用的Anaconda指令汇总1常用指令汇总安装包condainstal

新建一个名为的yolo环境condacreate-nyolopython==3.8输入y,等待安装环境 下载完后，一定要用我下面的指令才能成功进入环境 进入yolo环境指令.activateyolo也是成功进入了yolo环境，然后就是安装自己需要的环境了我是先进入ultralytics文件夹，再配环境的（我用的是

需求将conda创建的虚拟环境迁移到离线的电脑中(均为win10系统)解决方法一、先离线下载python离线下载anaconda，注意和原环境相同版本anaconda，然后相同的cuda和cuDNN（为了方便gpu版本的第三方库运行）二、开始迁移环境①Conda的方法：1）联网机打开cmd将要迁移的虚拟环境my_e

在Miniconda中安装数据分析常用的三个基础库（NumPy、Pandas和Matplotlib）可以按照以下步骤进行：打开命令提示符（Windows）或终端（macOS/Linux）。确保Miniconda已正确安装并配置在环境变量中。可以在命令提示符或终端中输入condainfo--envs来检查环境信息。创建一个新的

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