本地anaconda使用與天池實驗室比較

阿新 • • 發佈：2020-10-10

（1）天池實驗室

天池實驗室的GPU環境與CPU環境裡面包含的包不同，在CPU環境下，開一個終端進行模組的安裝也許可以，但切換到GPU環境下可能就不行了，如下圖，這樣直接導致GPU環境下的環境不可用，比如下面的"seaborn"模組的安裝；另，在CPU環境下，所能使用的資源也是極其有限與不穩定的，計算量大的時候，得等半天，還有可能掛死。這都取決與天池實驗室的資源的分配。

同樣，一臺普通的PC，在8G8核的CPU下的計算就穩定多了，也快多了。

（2）本地的Anaconda環境

這裡要注意的是module的安裝與下載，可能與報錯的提示不一樣。

比如 module xgboost不存在，conda install xgboost不一定行;s可以通過模糊查詢的方式去安裝。命令列反而不合適了。

本地anaconda使用與天池實驗室比較

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