深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

 总体流程图:

 

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

第一步,安装anaconda(官方下载网站):

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

 选择自己对应的版本即可,安装过程较为简单,但需注意以下的界面

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

安装结束后,即可获得

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

 点击anaconda prompt,运行程序。可得到如下界面:

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

 其中,base为即为你当前的环境,可以在此环境中下载你所需要的包。但不建议将所有东西下载到一个环境,因此你需要了解anaconda的基础操作:

1.建立环境:输入:conda create -n 环境名(英文) python=所需python的版本

2.激活环境:输入:conda activate 环境名

如此你便进入了你所新创建的环境中。除此之外你还可以删除环境,即conda remove -n 环境名 –all

综上,安装anaconda到此技术,但可不必关闭窗口因为接下来的操作仍需用到你刚建立的环境。

第二步,安装cuda(官方网址):

①           

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

通过如上的查看可以找到自己显卡所支持cuda的最高版本(更新显卡驱动可支持更高版本哦)。进入官网后可进行相关的下载.

安装过程就是一通点,不用做过多的操作,不建议改变安装位置,避免后期不必要的改路径麻烦。

                                                                      ②更改环境变量,如下图:

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

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 ps:

需要添加下面两个路径(未修改安装路径):

C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2

C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2libx64                                                            
                                                               ③检查:

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

 输入nvcc -V(注意:nvcc后面有一个空格,楼主被这个坑过

综上,cuda也安装好了,成功就在前方。

第三步,安装pytorch(官方网站):

由于墙的存在,有梯子的兄弟建议挂个梯子,没梯子的兄弟可以换源,楼主清华镜像源经常出错,所以使用的是中科大镜像源。镜像源都可以在网上找。楼主只提供清华镜像源:

conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config –add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

conda config –set show_channel_urls yes
输入至你的环境即可。

安装开始:

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

进入划线部分,寻找自己所安装的cuda所对应的pytorch版本(一定要对应!!!

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

 复制cuda…..下方的整条内容至你刚刚所创建的环境里,即可开始下载。下载时间可能较为长久,需要耐心等待。

最后一步:检查!

  1.检查环境是否安装cuda:输入

import torch

print(torch.cuda.is_available())

 #返回True,cuda就安装好了

2.检查环境是否暗转cuDNN(Pytorch自带的):输入

from torch.backends import  cudnn

print(cudnn.is_available())

 #返回True,cuDNN就安装好了
综上:深???????度学习的虚拟环境就已经搭建好了,可以开始进一步学习了。

 

另外,如下是学长大佬的软件运行过程:

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

 

深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)

 

ps:部分图片来自大佬的博客:(1条消息) 深度学习系列笔记——壹(深度学习环境的搭建及填坑之旅,基于windows)_零壹博弈的博客-CSDN博客

来源:烤饼yyds

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