最新版本的Anaconda环境配置、Cuda、cuDNN以和pytorch环境一键式配置流程
本教程是最新的深度学习入门环境配置教程,跟着本教程可以帮你解决入门深度学习之前的环境配置问题。同时,本教程拒绝琐碎,大部分以图例形式进行教程。这里我们安装的都是最新版本~
一、Anaconda的安装
1.1 下载
首先,进入Aanconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/
如果嫌下载慢的话,也可以使用清华大学的软件镜像网站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
1.2 安装
下载完成后,我们点击安装包,开始进行安装。
这里可以换一下安装路径到D盘,默认的是C盘。
最新版本安装时间有点长,静静等待即可。
以上两个,取消勾选,不然会打开网站和Anaconda导航工具。
1.3 环境配置
步骤如下:此电脑----->属性----->高级系统设置----->环境变量----->path----->编辑----->新建
(好多软件都是这里配置环境变量,大家应该不陌生),懒得话直接按win键,搜索“环境变量”
。
配置好环境以后,我们进行测试一下。
返回版本就说明已经配置成功。
二、Cuda安装
2.1 查看cuda版本
安装cuda之前,我们首先要检查一下自己电脑是否有独立显卡,如果有的话,需要查看下cuda的版本。
可以按住键盘Win R
,输入cmd进入终端。使用命令:nvidia-smi
进行查看
查看过后,记住自己的版本号,因为我们安装cuda的时候要安装不高于
该版本号的cuda版本。
2.2 cuda安装包下载
按照我的cuda版本是12.1,那么我就可以安装12.1以下的版本,但也不能太低。
首先,进入下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
在这里,我选择安装11.7版本,点击前面的CUDA Toolkit 11.7.0
,切记一定点击上图红方框里面的,点击后面会跳转到另一个文档界面。
2.3 cuda安装
三、cuDNN安装
cuDNN的安装也是需要于Cuda对应版本。同时,我们进入官网的时候,需要登录下我们的账号,因为cuDNN必须登录账号以后才可以下载。
安装包下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
登录这方面我就不细讲了,很简单,直接把自己邮箱输入点击Next
,进去后可以选择微信登录,然后进行邮箱验证。
3.1 cuDNN安装包下载
进入下载网站后,会出现如下所示的界面,我们选择自己Cuda对应版本的cuDNN展开进行下载即可。
3.2 cuDNN配置(也可以视为粘贴覆盖)
下载完成后,解压一下,然后将里面的bin、include
以及lib
目录复制下,然后移动到Cuda安装目录下,具体如下图所示:
进入目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7
:
然后粘贴即可。
等粘贴完成后,就搞定了。这时候,我们可以把之前的安装包都删除了。
四、Pytorch安装
首先,进入Pytorch官网: https://pytorch.org/
然后往下滑,看到如下图所示:
可以看到,现在官网上有最新的11.7和11.8版本。这里由于我们安装的是11.7版本的cuda,所以直接复制上面的命令到Anaconda虚拟环境中安装即可。
# CUDA 11.7 安装命令:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
如果CUDA版本过低,要安装以往的版本,那么可以点击下面的Previous versions of PyTorch
进行旧版本的安装。
4.1 Anaconda中pytorch虚拟环境的创建
安装的时候,我们可以先在Anaconda里面创建一个pytorch的虚拟环境,命令如下:
conda create -n pytorch python=3.7
这里安装python推荐3.7或者3.8,更加稳定一点。
创建虚拟环境完成后,我们可以通过conda env list
命令查看已安装的虚拟环境。
4.2 pytorch安装
虚拟环境创建好以后,我们使用命令conda activate pytorch
进入到pytorch虚拟环境中去。
当看到左边括号里的base(基础环境)变为pytorch环境以后,说明激活虚拟环境成功。
这时候,我们直接输入从pytorch官网上面复制来的安装命令进行安装即可。
这里也根据每个人的网速不同而安装速度不同,需要等待一会时间。
安装完成后,我们可以输入python命令,进入python编译器。
输入以下命令验证是否安装成功:
import torch
torch.cuda.is_available()
返回True,证明安装成功,这时候,我们就可以开始我们的深度学习之旅了~
这篇好文章是转载于:学新通技术网
- 版权申明: 本站部分内容来自互联网,仅供学习及演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,请提供相关证据及您的身份证明,我们将在收到邮件后48小时内删除。
- 本站站名: 学新通技术网
- 本文地址: /boutique/detail/tanhhefaai
-
photoshop保存的图片太大微信发不了怎么办
PHP中文网 06-15 -
word里面弄一个表格后上面的标题会跑到下面怎么办
PHP中文网 06-20 -
《学习通》视频自动暂停处理方法
HelloWorld317 07-05 -
photoshop扩展功能面板显示灰色怎么办
PHP中文网 06-14 -
Android 11 保存文件到外部存储,并分享文件
Luke 10-12 -
微信公众号没有声音提示怎么办
PHP中文网 03-31 -
TikTok加速器哪个好免费的TK加速器推荐
TK小达人 10-01 -
excel下划线不显示怎么办
PHP中文网 06-23 -
excel打印预览压线压字怎么办
PHP中文网 06-22 -
怎样阻止微信小程序自动打开
PHP中文网 06-13