栏目分类:
子分类:
返回
名师互学网用户登录
快速导航关闭
当前搜索
当前分类
子分类
实用工具
热门搜索
名师互学网 > IT > 软件开发 > 后端开发 > Python

d2l深度学习环境搭建miniconda+cuda+pytorch

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

d2l深度学习环境搭建miniconda+cuda+pytorch

1、确认具有NVIDIA GPU

方案1 win r 输入dxdiag 弹出窗口 切换到显示选项栏 即可看到显卡信息

方案2 任务管理器 → 性能 → 下拉可看到GPU 点击查看详情

2、安装CUDA 查看系统支持的CUDA版本

​ 控制面板 →所有控制面板项 → NVIDIA控制面板

​ 帮助 → 系统信息 → 组件 → NVCUDA64这一项有版本 例如11.2

官网下载CUDA

谷歌/百度搜索 download cuda 版本号例如11.2

Windows → x86_64 → 10 →exe local → download

安装CUDA

下载完后打开 可一路默认安装 在c盘 也可自定义安装

3、安装miniconda

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

官网下载 Windows installers下

例如Python3.8 Miniconda3 Windows 64-bit

下载完后打开 可一路默认安装 在c盘 也可自定义安装

安装完miniconda后 桌面左下角Windows 找到Anaconda一栏中打开PowerShell

python --version

可查看python版本

4、安装GPU版 Pytorch

https://pytorch.org/ 官网下载pytorch

GetStarted → Stable(1.9.1) → Windows → Pip → python → Cuda 11.1

下方会生成一条命令 复制到Anaconda的powershell运行安装

5、安装d2l和Jupyter
pip install jupyter d2l
6、下载d2l记事本运行测试

在d2l课程主页下载代码文件运行

https://zh-v2.d2l.ai/

在powershell下进入代码文件夹下 输入jupyter notebook

系统自动弹出页面即可查看运行

转载请注明:文章转载自 www.mshxw.com
本文地址:https://www.mshxw.com/it/267842.html
我们一直用心在做
关于我们 文章归档 网站地图 联系我们

版权所有 (c)2021-2022 MSHXW.COM

ICP备案号:晋ICP备2021003244-6号