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安装pytouch gpu等
Jupyter Notebook配置多个IPython Kernel详细过程记录(IPython与Jupyter Notebook介绍、IPython、Jupyter安装配置)
jupyter notebook添加虚拟环境
conda,bioconda,mamba的使用,环境打包迁移*****
在matlab中实现txt文件与mat文件的互换
利用 bioconda 管理生物信息软件:conda、channel、环境管理、软件管理、mamba(conda下载软件速度慢?、一直耗费时间处理环境问题?环境问题处理失败)、版本控制和迁移、按照位置启动小环境*****
## 用 conda list 的 export 功能
conda list # 查看当前环境所安装的软件
conda list -n rnaseq --export > conda_rnaseq_list.txt # 导出环境中安装的包的列表(软件名=版本号=build)
conda create -n rna -file conda_rnaseq_list.txt # 安装导出的信息
## 用 conda env 的 export 功能 —— yml文件提供的信息更全面
conda env export -n rnaseq > rnaseq.yml # 导出想要导出的环境
conda env create -f rnaseq.yml # 根据导出的yml文件创建环境
conda env update -f rnaseq.yml # 根据导出的yml文件更新环境
在linux系统上使用conda 安装GPU版本TensorFlow-GPU(详细步骤)
linux系统 anaconda环境下安装gpu版本的pytorch
测试是否可用:
import torch
if_cuda = torch.cuda.is_available()
print("if_cuda=",if_cuda)
gpu_count = torch.cuda.device_count()
print("gpu_count=",gpu_count)
pip 修改默认缓存文件夹
conda转移环境
R包安装方法及安装记录
【Python实现】解析Drugbank文件中的XML,drug-target
利用Python解析XML文件,提取DrugBank数据库小分子结构和活性数据smiles结构
【Python实现】Smith-Waterman算法快速计算序列相似性
python命令行加参数argparse
Pandas读取CSV,看这篇就够了
tensorflow中指定GPU及GPU显存设置
*****使用Anaconda安装GPU版tensorflow1.8 安装cuda和cudnn(若无英伟达显卡则无须安装*)**
****TensorFlow指定GPU 指定多个GPU,指定特定GPU*************
指定某个显卡
禁用GPU
支持的设备表示:
tensorflow gpu 运行出现OOM错误,主要是显存不够用
- 作者:Yinqi Yang
- 链接:https://yangyinqi.top/article/env-configure
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议,转载请注明出处。