1、确认NVIDIA 独立显卡的 CUDA 计算能力首先要确定 GPU 型号，方法为：右击“我的电脑”->在上下文菜单中选择“管理”->在窗口左边栏中选择“设备管理器”->选择“显卡”查看 GPU 型号。或从“NVIDIA控制面板”也可以查看。根据GPU 型号查找对应的 CUDA 计算能力。https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collap

seaborn.heatmapseaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cb

int val;int i = 1;while(!que.pop();if(vec[i]!= -1){i++;// 提前终止if(vec[i]!= -1){i++;cout << "输入节点：";int num;return 0;

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1、在终端通过虚拟环境运行python文件（1）首先在终端激活创建的虚拟环境conda activate d2l-pytorch（2）使用'cd'命令进入存放fashion.py文件的目录下（3）输入python fashion.py(python文件名)

首先是要先配置相应的环境，然后再继续下面的配置。1、激活相应的环境pytorch1.8gpuconda activate pytorch1.8gpu2、执行命令安装ipykernelconda install ipykernel3、执行命令：python -m ipykernel install --name pytorch1.8gpu安装之后在C盘了，但我的环境是在E盘的，所以具体的原因我也不知