深度学习环境配置

一、Anaconda安装

下载:从清华大学开源软件镜像下载
镜像网址
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出现base即为安装成功:

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检查显卡的驱动是否正确安装:

(GPU可以显示出名称)
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·GPU0是集显=集成显卡是主板自带的显卡。
·GPU1是独显即独立显卡,是单独的一张显卡,性能一般会比集显要高。

管理环境

用conda指令创建一个pytorch环境

conda create -n pytorch python=3.8

激活

conda activate pytorch

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出现的错误:
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解决方法:
(1)检查环境变量
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path
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(2)恢复默认源

conda config --remove-key channels

检查环境中的工具包:

pip list

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二、下载cuda

cuda下载链接
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环境配置:

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检查CUDA是否安装成功:

nvcc -V

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进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite(或者是自己安装的CUDA路径),将bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe拖入到cmd中执行,若结果为都为PASS,表示CUDA的安装与环境变量配置均成功。
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三、下载cuDNN

cuDNN下载链接
(1)注册NVIDIA开发者账号
(2)下载
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(3)解压下载好的安装包,cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.zip,包含三个文件夹。
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(4)将三个文件全部复制到cuda安装目录下的同名文件夹中,即可完成安装。
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四、下载pytorch

进入虚拟环境pytorch

激活

conda activate pytorch

安装pytorch

pytorch官网
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复制安装命令

将指令输入到虚拟环境中,进行安装。

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出现的错误:
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因为下载时间过长,会自动断开,就会提示连接失败,设置延时1000s。

conda config --set remote_read_timeout_secs 1000.0

再安装pytorch
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检查pytorch是否安装成功

输入python进入python环境

import torch
torch.cuda.is_available()

显示True,说明配置成功。
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出现错误:
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要注意显卡、cuda和pytorch的版本一致。
用清华源安装的版本可能是cpu版本的,要注意!!

检查显卡GPU和驱动版本的方法:

nvidia-smi

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