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linux服务器如何切换pytorch版本
1、Python 是标准的系统组件，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。另外，Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。
2、自动化运维Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。
3、从以上也能看出来，python是很强大的一门语言，可以做：系统编程；图形处理；数学处理；文本处理；数据库编程；网络编程；Web编程；多媒体应用；pymo引擎；黑客编程；1用Python写简单爬虫；12：人工智能。
4、系统运维工程项目 Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。
cuda11.8找不到对应的pytorch
版本不匹配。指定CUDAToolkit版本根据表一查询到可安装的CUDAToolkit版本，3881对应最高的CUDAToolkit版本为0。运行condainstallpytorchcudatoolkit=0-cpytorch即可。
所以最后我安装最新驱动，重新构建了docker，用英伟达官方提供的cuda11的作为基础镜像，参考github Docker-Ubuntu-Unity-noVNC ， 更新pytorch0.1到1，甚至升级python版本5为9，索性兼容性还不错，只做了少量改动，问题完美解决。
针对PyTorch的CUDA版本安装，官网的pip命令可能会导致下载速度缓慢。为解决这个问题，可以尝试使用SJTU镜像源，命令如下：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https：//mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu118这样可以确保下载CUDA版本的PyTorch，而且速度提升明显。
不可以。macpytorch是不可以用cuda的，由于Mac不支持CUDA，所以使用下面的命令即可安装pytroch，分两种python7版和python5及以上。安装Pytorch时只能安装CPU版本的。
python有哪些语言包?
1、Python有超过150，000个第三方开源软件包（也称为模块或库），这些包可以通过Python Package Index (PyPI)和conda-forge等软件包管理程序进行获取和安装。以下是一些常见的Python语言包：- NumPy：高性能的多维数组和矩阵计算库。- pandas：提供数据处理和分析工具的库。
2、Python在机器学习领域大放异彩的不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。
3、其次，Python还提供了机器学习的代码库。Python提供大量的机器学习的代码库和框架，在数 算方面有NumPy、SciPy，在可视化方面有MatplotLib、SeaBorn，结构化数据操作可以通过Pandas，针对各种垂直领域比如图像、语言、文本在预处理阶段都有成熟的库可以使用。最后，Python功能强大。
4、总之，让Python可以大放异彩不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库 可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。推荐学习《python教程》。
5、我们首先要到Python Python语言包，还要下载一个WinPython和一个Spyder软件（简单的集成开发环境）。我们接下来的事情就是软件的安装与环境变量的配置了，第一我们先要安装Python程序语言开发工具，在我们下载的工具文件夹中安装“python-msi”文件。
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