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如何实现跨平台的训练配置迁移？

2025-08-30

2.0 K

多平台配置同步方案

在Linux/Windows间迁移时：

环境标准化：
- 统一使用Python 3.10+和CUDA 12.1
- 通过pip freeze > requirements.txt生成精准依赖
路径转换：
- 将配置文件中的路径改为相对路径（如./dataset/）
- 使用os.path.join()兼容不同系统斜杠
特殊处理：
- Windows需额外安装Visual C++ 14+构建工具
- Linux需设置LD_LIBRARY_PATH包含CUDA库路径

推荐工具：
1. 使用Docker容器封装训练环境
2. 通过conda env export > environment.yml创建跨平台环境