一、通过anaconda安装前提条件：确保linux服务器已经安装了anaconda，如果没有安装可以参考其他博客进行安装。基本操作：1、创建虚拟环境conda create --name fantacy python=3.6.12# 创建虚拟环境–name：也可以缩写为 【-n】，【fantacy】是新创建的虚拟环境的名字,python=3.6.12：是python的版本号。若未指定，默认为当前

文章目录本文框架1. BERT定义2. BERT实现2.1 BERT输入2.1.1 Token Embeddings（input_ids）2.1.2. Segment Embeddings（token_type_ids）2.1.3 Position Embeddings（attention_mask）2.2 预训练2.2.1 获取序列的embeddings2.2.2 利用Transformer对序

一、查看 CUDA 版本方法一：通过命令执行nvcc --version得到如下结果，说明CUDA的版本是10.0方法二：去安装目录下核查，如下图所示，版本为10.0二、查看 cuDNN 版本通过进入 CUDA 的安装目录查看文件 cudnn.h 得到下图的结果，得到下图的结果，说明cudnn的版本是7.4.1。友情提示：如果是因为安装tensorflow-gpu的需要安装CUDA以及cudnn，

方法一、conda list则说明CUDA和CUDNN已经配置成功方法二、nvcc -V如果安装成功会输出CUDA的版本信息（V要大写），如果没有安装nvcc，那么可以选择安装或者采用一方法，采用服务器可能出现没有权限的情况，需要得到root权限安装nvcc方法三、打开CUDA和CUDNN目录cat /usr/local/cuda/version.txt...