基于 WSL2 和 Docker 的深度学习环境指北

docker 指北 炼丹 为什么要使用 WSL2 和 Docker 来管理深度学习环境?本教程的配置方法旨在日常使用的 Windows 机器上建立 CUDA 加速的深度学习环境,以便进行快速的调试与开发代码,而无需忍受连接到远程服务器的延迟。许多的深度学习库不能在 Windows 上开箱即用(尽管许多库只需少量的代码修改即可兼容 Windows 和 MSVC),或者在 Windows 上难以...

发布于 技术

使用 CMake 构建 PyTorch 和 Numpy C++ 拓展

指北 cmake pytorch python 炼丹 vscode 使用 CMake 构建 PyTorch 和 Numpy C++ 拓展能适应更复杂的项目并使用灵活的编译选项. 然而, 许多互联网上的教程中的方法已经不能在较新版本的 PyTorch 和 CMake 使用. 本文介绍了几种作者在近期测试成功的使用 CMake 构建 PyTorch 和 Numpy 拓展的方案. 需要注意的是, 许多 CMake 配置文件都包含了对某个依赖历史版本的问题引入的 Workaround, 不能在新版本正常工作, 本文所述的方法也有极大概率无法在将来工作.

发布于 技术