最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

👉Python所有方向的学习路线👈

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

👉Python必备开发工具👈

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

👉Python全套学习视频👈

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

👉实战案例👈

学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。

因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

👉大厂面试真题👈

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

在pycharm中模型训练时，出现错误提示：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
原因：CUDA和Torch版本不兼容

1.尝试检查cuda版本

使用命令nvcc -V或者 nvcc --version

出现如下所示结果，则表明cuda安装成功：

否则就说明没有cuda，要重新下载安装cuda，去官网：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

检查电脑适配cuda版本：打开cmd，输入nvidia-smi，结果显示：

选择更多之前版本：

根据自己电脑的系统选择合适的进行下载即可：

安装包下载好后，右键——管理员运行——进入安装，无脑点下一步即可（尽量按照系统为你选择好的安装路径来安，也就是C盘路径，需要注意：在“安装选项”这一栏选择：自定义安装。

如果你的电脑中有CUDA但版本不合适，删除重装即可，需要注意的是，一定要卸载干净。我是在电脑自带的控制面板中进行卸载的：点击控制面板——程序——程序和功能。找到所有和NVIDIA有关的全部卸载，然后再去软件管家清理卸载残留。其他的卸载方式也可，但一定要卸载干净。

安装完成后，检查是否安装成功，再次打开cmd，输入

nvcc -V

2.pytorch环境的配置

首先对照CUDA和pyTorch对应的版本：

选择好版本后我们就开始下载pytorch安装包
方法有两种：
1.在pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/选择在线安装，接着访问 Pytorch 的官网，找到与你本机 CUDA 对应版本的 Pytorch，并进行安装，具体操作如下：

若你的 CUDA 版本没有出现在官网给出可选的选项范围内，则进入下载其他版本的入口进行历史版本的下载：

2.离线安装
参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_72056722/article/details/126651703?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-126651703-blog-125737765.pc_relevant_multi_platform_whitelistv3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-126651703-blog-125737765.pc_relevant_multi_platform_whitelistv3&utm_relevant_index=1

以上安装完成后，可以进行简单的版本检查测试：

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。



别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

* * *



**（1）Python所有方向的学习路线（新版）**

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。



最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/8fc093dcfa1f476694c574db1242c05b.png)



**（2）Python学习视频**



包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/d66e3ad5592f4cdcb197de0dc0438ec5.png#pic_center)



**（3）100多个练手项目**

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/f5aeb4050ab547cf90b1a028d1aacb1d.png#pic_center)



**（4）200多本电子书**  

  

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。



基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。



**（5）Python知识点汇总**

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c741a91b05a542ba9dc8abf2f2f4b1af.png)



**（6）其他资料**



还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。



![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9fa77af248b84885a6ec779b2ead064d.png)

**这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。**




**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**

**[需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取](https://bbs.csdn.net/topics/618317507)**

**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**