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深度学习基础——pip和conda
对于conda环境的配置，如果你打算使用它来管理Python依赖，需要在Docker容器内部安装conda，并设置好环境。这包括安装所需的库文件，如numpy、torch等，这些都是深度学习项目的基础组件。避免中文乱码是一个常见的问题，确保在容器内部正确设置字符编码，可以使用UTF-8或其他兼容的编码格式。
记录一次在使用conda管理的公共Linux环境下遇到的问题。团队共有3090 * 8的高性能GPU用于深度学习项目的开发，同一Linux用户通过conda进行环境管理。昨天正常使用的环境在今天突然出现GPU不支持版本的错误。首先怀疑是否是其他用户误操作导致pytorch版本变更。
安装Anaconda时，建议使用miniconda，并在安装完成后在终端进入conda base环境。对于Linux系统，如果配置Paddle，需要安装与Paddle适配的cuda和cudnn版本。安装完成后，可以使用pip或conda在创建的虚拟环境中安装Pytorch和Paddle。最后，本文对深度学习环境配置进行了详细的介绍，希望对读者有所帮助。
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3、深度学习入门的语言主要有 Python 和 MATLAB。Python 是一种广泛使用的编程语言并且在人工智能和深度学习领域有着广泛的应用。Python 有很多优秀的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，可以帮助你快速上手深度学习。
4、最适合人工智能开发的五种编程语言包括Python、Java、C/C++、JavaScript（通过TensorFlow.js）以及R语言。在人工智能领域中，Python因其丰富的库和广泛的应用而占据主导地位。这些库如NumPy、Pandas、NLTK、SpaCy、Scikit-learn以及各种深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，为开发者提供了强大的支持。
5、人工智能领域使用最多的编程语言是Python。Python是一种面向对象的、解释型的高级编程语言，它具有简洁易读、易于学习、功能强大且易于使用的特点，因此在人工智能领域得到了广泛的应用。Python拥有丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，这些库和框架为人工智能提供了强大的支持。
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