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深度学习笔记(深度学习环境搭建)

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

深度学习笔记(深度学习环境搭建)

Anaconda安装-->CUDA安装-->pytorch安装

1.Anaconda的安装

anaconda官网下载https://www.anaconda.com/products/individualhttps://www.anaconda.com/products/individual

 然后打开你下载的安装包

加不加PATH,没有太多问题,都行,不加path之后也能手动自己加
然后就可以在开始菜单看到下好的Anaconda 打开Anaconda prompt

创建一个新的环境 输入“conda create your-name python=3.7"

安装Nvidia的GPU加速包 "conda install cudatoolkit=10.1"(对于没有Nvidia显卡的读者可以跳过)

2.CUDA的安装 

 打开英伟达的控制面板
 帮助 - 系统信息 - 组件 - NVCUDA64.DLL
 查看你显卡驱动能支持的最高cuda版本

一:使用这个URL黏贴到迅雷中下载
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
二:百度网盘文件
链接:https://pan.baidu.com/s/1tNLxqRoQjGDZNVN_-dl9pA
提取码:az4m

cudad的安装尽量不要修改它的默认路径,点next 为CUDA添加环境变量

你需要在系统环境变量的Path项下添加几个路径  打开控制面板,打开系统和安全,打开系统,
相关设置里打开高级系统设置,打开环境变量,在系统变量里面打开path

需要添加下面两个路径
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2
 
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2libx64


  

这样子就算安装好了 

3.安装pytorch

进入pytorch官网https://pytorch.org/get-started/locally/https://pytorch.org/get-started/locally/

这里我们选择下载先前比较稳定的版本1.8.0,点击进入

在下载时我也遇到过问题

 最后

#判断是否安装了cuda
import torch
print(torch.cuda.is_available())
#返回True,cuda就安装好了
 
#判断是否安装了cuDNN
from torch.backends import  cudnn
print(cudnn.is_available())
#返回True,cudnn就安装好了

笔记到此就结束了谢谢大家的观看

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