1.conda命令安装dgl(关于图分类的项目代买中需要用到的模块）

 2.长时间未使用Jupyter,记录一下如何打开jupyter

 

 

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torch.device(‘cuda:0‘ if cuda else ‘cpu‘)

# 这个地方的cuda:0 实际上并不是0号GPU，他取决于CUDA_VISIBLE_DEVICES# 然后逻辑GPU和物理GPU有一个对应关系# 如果CUDA_VISIBLE_DEVICES为2,1,3# 那么CUDA:0就是2号GPU， CUDA:1 就是1号GPU CUDA:3 就是3号GPUreturn torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu')..

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部署stable diffusion 错误torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

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cuda与python版本对应

CUDA 可以与多个 Python 版本兼容，具体取决于你使用的 CUDA 版本和操作系统。例如，CUDA 10.1 可以与 Python 3.5 - 3.8 版本兼容，而 CUDA 11.0 则可以与 Python 3.5 - 3.9 版本兼容。...

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