不是内部 或外部命令，也不是可运行的程序”则说明第二步中没有勾选 上“add Python3.6 to PATH”，此时请手动把 python.exe 所 在路径添加到 Windows 系统的环境变量中去之后再次执行 即可。 4. 安装好 Python 语言包支持之后，只要运行下面的命令行即 可完成 Pytorch 框架的安装，GPU 支持版本的命令行如下（需 要 GPU 显卡支持）：

代码之前，我们先对包含命令的 Shell 脚本做一个简单的介绍。我们在 Shell 脚本中提供了一些 指南，并且此处将以 finetune.sh 这个脚本为例进行解释说明。 要为分布式训练（或单 GPU 训练）设置环境变量，请指定以下变量：GPUS_PER_NODE 、NNODES、NODE_RANK 、MASTER_ADDR 和 MASTER_PORT 。不必过于担心这些变量，因为我们为您提供了默认设置。在命令行中，

安装完成后，我们来测试 CUDA 软件是否安装成功。打开 cmd 命令行，输入“nvcc - V”，即可打印当前 CUDA 的版本信息，如图 1.29 所示，如果命令无法识别，则说明安装 失败。同时也可以从系统环境变量 Path 中找到 CUDA 10.1 的路径配置，如图 1.28 所示。 图 1.27 CUDA 安装界面-3 图 1.28 CUDA 安装结果测试-1 图 1.29 是否可用，返回“True”或者“False”，代表了 GPU 设备是否可用，如图 1.32 所示。如果为 True，则 PyTorch GPU 版本安装成功；如果 为 False，则安装失败，需要再次检查 CUDA、环境变量等步骤，或者复制错误，从搜索引 擎中寻求帮助。 预览版202112 1.6 开发环境安装 21 图 1.32 PyTorch-GPU 安装结果测试 如果没有支持 CUDA

"tensorflow" } 只需将字段 backend 更改为 theano，tensorflow 或 cntk，Keras 将在下次运行 Keras 代码 时使用新的配置。 你也可以定义环境变量 KERAS_BACKEND，这会覆盖配置文件中定义的内容： KERAS_BACKEND=tensorflow python -c "from keras import backend" Using