1、已管理员身份运行Window PowerShell2、在打开的命令行中输入Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform启用虚拟机平台可选组件3、完成后重启系统，之后依旧以管理员身份打开powershell，输入./wsl -l -v查看已经安装的子系统4、从https://wslstorest

可以看cudnn的官方安装文档：安装指南 * NVIDIA 深度学习 cuDNN 文档1、根据之前安装的cuda版本来下载安装对应的cudnn版本cuDNN Archive | NVIDIA Developer2、比如我的cuda11.4，而且还是在Ubuntu里面安装，所以3、选完后点击，下载安装包（3个都要下载）4、把压缩包复制到Ubuntu系统里面去（在Ubuntu中先进入到Windows系

1、先根据我之前的教程把wsl1升级到wsl2wsl1升级到wsl2_夕阳之后的黑夜的博客-CSDN博客2、打开Ubuntu，输入uname -r确定内核，安装CUDA需要内核 4.19.121 或更高。3、安装docker先更新aptsudo apt-get update后安装dockersudo apt-get install -y docker.io4、安装恩维迪亚容器工具包设置分布变量，导

解决方法：1.cmd下管理员权限执行netsh winsock reset2.重启电脑

5、 不要勾选“自动管理所有驱动器的分页文件大小（A）”，选择我们Anaconda安装的盘，点击“自定义大小”，输入大小。4、选择“高级”，选择“程序”，点击“更改”；，然后点击“设置”，最后点击“确定”。1、右键“我的电脑”，选择“属性”；3、点击“高级”，再点击“设置”；6、重启电脑，使新配置生效。2、点击“高级系统设置”；

1、先创建Django项目和app#创建django项目django-admin startproject mysite2#切换路径到项目中去cd mysite2#创建apppython manage.py startapp app012、注册app先找到mysite2/app01/apps.py文件再找到mysite2/mysite2/settings.py文件中的INSTALLED_APPS在

随机森林大致过程如下：1）从样本集中有放回随机采样选出 n 个样本；2）从所有特征中随机选择 k 个特征，对选出的样本利用这些特征建立决策树（一般是CART，也可是别的或混合使用）；3）重复以上两步 m 次，即生成 m 棵决策树，形成随机森林；4）对于新数据，经过每棵树决策，最后投票确认分到哪一类。#读取数据import pandas as pddata = pd.read_csv('/data/

pytorch的源码：torch.nn — PyTorch 1.11.0 documentationjittor的源码：jittor.nn — Jittor 1.3.2.6 文档 (tsinghua.edu.cn)目录一、回归损失函数1.1 MSE[均方误差Mean Square Error，二次损失Quadratic Loss，L2损失L2 Loss]1.2 MAE[平均绝对误差Mean Abs