当前位置: 首页 > news >正文

Windows11环境下配置深度学习环境(Pytorch)

目录

    • 1. 下载安装Miniconda
    • 2. 新建Python3.9虚拟环境
    • 3. 下载英伟达驱动
    • 4. 安装CUDA版Pytorch
    • 5. CPU版本pytorch安装
    • 6. 下载并配置Pycharm

1. 下载安装Miniconda

  1. 下载安装包:镜像文件地址
    在这里插入图片描述
  2. 将Miniconda相关路径添加至系统变量的路径中。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  3. 打开Anaconda Powershell Prompt,输入conda --version

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2. 新建Python3.9虚拟环境

新建虚拟环境命令: conda create -n conda_name python=x.x(带python版本的)
新建python39环境:conda create -n python39 python=3.9
进入python39环境:conda activate python39
在这里插入图片描述
添加清华镜像网站到Anaconda:

conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

如果需要 jupyter notebook可以使用conda或者pip命令进行安装:

pip install jupyter notebook

在当前目录下输入 jupyter notebook即可打开。

3. 下载英伟达驱动

  1. 下载nvidia驱动软件:官网下载,登录,下载驱动。(判断自己的电脑是否有英伟达的显卡,没有显卡不需要安装驱动。)
    在这里插入图片描述
  2. windows+R,输入cmd,打开命令行,输入nvidia-smi,查看显卡驱动信息。
    在这里插入图片描述
    这里的CUDA version:12.3代表Cuda driver version是12.3,是与显卡的驱动相关的。

4. 安装CUDA版Pytorch

判断自己的电脑是否有英伟达的显卡,没有显卡不需要安装CUDA。

  1. 确定显卡算力
  • 显卡由 GPU、显存等组成,大部分情况下我们所说的 GPU 就等同于显卡,但是实际情况是 GPU 是显示卡的“心脏”、核心零部件、核心组成部分。GPU 本身并不能单独工作,只有配合上附属电路和接口才能工作,这时候,它就变成了显卡;
  • 显卡算力是指显卡处理信息的能力。
    找到显卡对应算力:算力查找
    在这里插入图片描述
    (我的是4060Ti,居然没有,假设算力是8.9)

在这里插入图片描述
(算力8.9对应cuda版本是11.8左右)

  • CUDA Runtime 是以 CUDA Driver 为基准开发的运行时库;
  • CUDA Runtime Version 是指 CUDA 运行时的版本,也就是这一部分需要确定的 CUDA 版本。
    CUDA Driver Version 和 CUDA Runtime Version 要充分发挥显卡的算力,此外,CUDA Driver Version 还要满足 CUDA Runtime Version 的某些新功能,所以三者之间的关系需要满足:“显卡算力对应的 CUDA 版本≤CUDA Runtime Version≤CUDA Driver Version”。
    11.8<=我要安装的CUDA版本<=12.3 -----------> 安装CUDA版本为11.8、12.1都可以,版本尽可能新(12.1)
  1. 在pytorch官网选择你要安装的版本信息,选择pip或者conda安装方式,然后下面会显示你需要安装的安装命令。
    在这里插入图片描述
    复制代码到powershell,注意要删除-c pytorch(不删除默认使用官网网站地址下载,删除之后下载要快一些,网速好也可以不删除):
#原本
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
#删除之后
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1  -c nvidia
  1. 查看是否安装成功:
import torch
print(torch.__version__)

在这里插入图片描述

5. CPU版本pytorch安装

  1. 在pytorch官网选择你要安装的版本信息,选择pip或者conda安装方式,选择CPU版本,然后下面会显示你需要安装的安装命令。
    在这里插入图片描述
  2. 复制代码到powershell,注意要删除-c pytorch(不删除默认使用官网网站地址下载,删除之后下载要快一些,网速好也可以不删除):
#原本:
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
#删除之后
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
  1. 查看是否安装成功:
import torch
print(torch.__version__)

在这里插入图片描述

6. 下载并配置Pycharm

  1. 进入pycharm官网,下载最新版pycharm(专业版自己网上找激活教程)
  2. 打开pycharm,点击设置:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    ①点击 conda environment (conda 环境)

②选择conda可执行文件:conda安装目录下\condabin\conda.bat,点击 load environements (加载环境)

④选择 Using existing environment(使用现有环境),选择自己的虚拟环境。

在这里插入图片描述
安装完毕:
在这里插入图片描述

相关文章:

Windows11环境下配置深度学习环境(Pytorch)

目录 1. 下载安装Miniconda2. 新建Python3.9虚拟环境3. 下载英伟达驱动4. 安装CUDA版Pytorch5. CPU版本pytorch安装6. 下载并配置Pycharm 1. 下载安装Miniconda 下载安装包&#xff1a;镜像文件地址 将Miniconda相关路径添加至系统变量的路径中。 打开Anaconda Powershell Pr…...

泛型深入理解

泛型的概述 泛型&#xff1a;是JDK5中引入的特性&#xff0c;可以在编译阶段约束操作的数据类型&#xff0c;并进行检查。 泛型的格式&#xff1a;<数据类型>; 注意&#xff1a;泛型只能支持引用数据类型。 集合体系的全部接口和实现类都是支持泛型的使用的。 泛型的…...

Linux内核模块

文章目录 一、内核模块介绍二、模块讲解1、最简模块代码&#xff1a;2、模块三要素3、常用操作命令3.1、 lsmod&#xff1a;显示已加载模块状态3.2、 insmod&#xff1a;载入模块3.3、rmmod&#xff1a;卸载模块3.4、dmesg&#xff1a;显示信息3.5、modinfo&#xff1a;显示ker…...

Java 栈和队列的交互实现

文章目录 队列和栈的区别一.用队列模拟实现栈1.1入栈1.2出栈1.3返回栈顶元素1.4判断栈是否为空 二.用栈模拟实现队列2.1 入队2.2出队2.3peek2.4判断队列是否为空 三.完整代码3.1 队列模拟实现栈3.2栈模拟实现队列 队列和栈的区别 栈和队列都是常用的数据结构&#xff0c;它们的…...

HarmonyOS应用开发者高级认证满分指南

声明&#xff1a;由于HarmonyOS应用开发者高级认证的题库一直在变&#xff0c;所以文章中的题目直做参考。 1. 判断题 云函数打包完成后&#xff0c;需要到APPGallery Connect创建对应函数的触发器才可以在端侧中调用。 【错】每一个自定义组件都有自己的生命周期。 【对】基…...

CSharp中Blazor初体验

Blazor 是一个由微软开发的开源 Web 框架&#xff0c;用于构建富客户端 Web 应用程序使用 C# 语言和 .NET 平台。Blazor 允许开发人员使用 C# 语言来编写前端 Web 应用程序&#xff0c;而不需要像传统的 JavaScript 框架&#xff08;如 Angular、React 或 Vue.js&#xff09;那…...

Linux下新建用户,并进行授权

注意&#xff1a;以下操作需要在root用户下&#xff01; 新增用户 adduser 用户名设置密码 passwd 用户名更改目录所有者命令 chown -R 用户名:用户名 目录更改目录权限命令 chmod -R 755 目录...

STM32为基础的模拟I2C通用8bit和16bit读取以及多字节读取

GPIO模拟I2C驱动的通用代码&#xff0c;I2C的寄存器地址有8位和16位的&#xff0c;主要解决了同一个MCU同时处理8位和16位寄存器地址芯片时候的驱动问题。 typedef enum {IIC_8BIT_BASE_ADDR,IIC_16BIT_BASE_ADDR }iic_bits_e; typedef struct {uint8_t DevAddr;uint16_t RegA…...

算法训练营Day19

#Java #二叉树 #双指针 开源学习资料 Feeling and experiences&#xff1a; 二叉搜索树的最小绝对差&#xff1a;力扣题目链接 给你一个二叉搜索树的根节点 root &#xff0c;返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。 差值是一个正数&#xff0c;其数值等于两值之差的…...

C++数据结构——二叉搜索树详解

目录 一&#xff0c;关于二叉搜索树 1.1 概念 1.2 基本结构 二&#xff0c;二叉搜索树接口实现 2.1 插入 2.2 查找 2.3 打印 2.4* 删除 三&#xff0c;二叉搜索树接口递归实现 3.1 查找 3.2 插入 3.3 删除 四&#xff0c;二叉搜索树的默认成员函数 五&#xff0c;…...

ros2机器人在gazebo中移动方案

原文连接Gazebo - Docs: Moving the robot (gazebosim.org) 很重要的地方&#xff1a;使用虚拟机运行Ubuntu的时候&#xff0c;需要关闭”加速3D图形“的那个选项&#xff0c;否则gazebo无法正常显示。 Moving the robot&#xff08;使用命令移动机器人示例&#xff09; In t…...

学习Java第74天,Ajax简介

什么是ajax AJAX Asynchronous JavaScript and XML&#xff08;异步的 JavaScript 和 XML&#xff09;。 AJAX 不是新的编程语言&#xff0c;而是一种使用现有标准的新方法。 AJAX 最大的优点是在不重新加载整个页面的情况下&#xff0c;可以与服务器交换数据并更新部分网页…...

【Java面试题】在Java中String,Stringbuffer,StringBuilder的区别?

Hi i,m JinXiang ⭐ 前言 ⭐ 本篇文章主要介绍在Java中String&#xff0c;Stringbuffer&#xff0c;StringBuilder的区别以及部分理论知识 &#x1f349;欢迎点赞 &#x1f44d; 收藏 ⭐留言评论 &#x1f4dd;私信必回哟&#x1f601; &#x1f349;博主收将持续更新学习记录…...

让AIGC成为你的智能外脑,助力你的工作和生活

人工智能成为智能外脑 在当前的科技浪潮中&#xff0c;人工智能技术正在以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中&#xff0c;AIGC技术以其强大的潜力和广泛的应用前景&#xff0c;正在引领着这场革命。 AIGC技术是一种基于人工智能的生成式技术&#xff0c;它可以通…...

ubuntu12.04 源

替换 /etc/apt/sources.list deb http://old-releases.ubuntu.com/ubuntu precise main restricted universe multiverse deb http://old-releases.ubuntu.com/ubuntu precise-security main restricted universe multiverse deb http://old-releases.ubuntu.com/ubu…...

openssl数据压缩

介绍 数据压缩是将原有数据通过某种压缩算法计算得到相对数据量小的过程。这种过程是可逆的&#xff0c;即能通过压缩后的数据恢复出原数据。数据压缩能够节省存储空间&#xff0c;减轻网络负载。 在即需要加密又需要压缩的情况下&#xff0c;必须先压缩再加密&#xff0c;次…...

SQLturning:定位连续值范围起点和终点

在上一篇blog说到&#xff0c;如何去优化查询连续值范围&#xff0c;没看过的朋友&#xff0c;上篇blog链接[在此]。(https://blog.csdn.net/weixin_42575078/article/details/135067645?spm1001.2014.3001.5501) 那么今天来说说怎么将连续的数据合并&#xff0c;然后返回合并…...

饥荒Mod 开发(十七):手动保存和加载,无限重生

饥荒Mod 开发(十六)&#xff1a;五格装备栏 饥荒Mod 开发(十八)&#xff1a;Mod 添加配置选项 饥荒游戏会自动保存&#xff0c;本来是一个好的机制&#xff0c;但是当角色死亡的时候存档会被删除&#xff0c;又要从头开始&#xff0c;有可能一不小心玩了很久的档就直接给整没了…...

Skywalking系列之最新版9.2.0-JavaAgent本地构建

MAC 10.15.7IDEA 2021.2skywalking-agent 9.2.0-SNAPSHOTJDK 17/21 (最新的代码要看最新的要求&#xff0c;注意不能使用JDK8&#xff0c;会构建失败)Maven 3.6.0 关于本地构建JavaAgent源码 1、获取源码&#xff0c;加载submodule 分步执行&#xff1a; git clone https:/…...

olap/clickhouse-编译器优化与向量化

本文主要结合15721和clickhouse源码来聊聊向量化&#xff0c;正好我最近也在用Eigen做算子加速&#xff0c;了解下还是有好处的。 提示编译器 提示编译器而不是复杂化简单的代码 什么时候使用汇编&#xff0c;什么时候使用SIMD&#xff1f;下面有几个基本原则&#xff1a; …...

[特殊字符] 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的?

&#x1f9e0; 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的&#xff1f; 为什么所有区块链节点都能得出相同结果&#xff1f;合约调用这么复杂&#xff0c;状态真能保持一致吗&#xff1f;本篇带你从底层视角理解“状态一致性”的真相。 一、智能合约的数据存储在哪里&#xf…...

vscode里如何用git

打开vs终端执行如下&#xff1a; 1 初始化 Git 仓库&#xff08;如果尚未初始化&#xff09; git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

优选算法第十二讲:队列 + 宽搜 优先级队列

优选算法第十二讲&#xff1a;队列 宽搜 && 优先级队列 1.N叉树的层序遍历2.二叉树的锯齿型层序遍历3.二叉树最大宽度4.在每个树行中找最大值5.优先级队列 -- 最后一块石头的重量6.数据流中的第K大元素7.前K个高频单词8.数据流的中位数 1.N叉树的层序遍历 2.二叉树的锯…...

如何应对敏捷转型中的团队阻力

应对敏捷转型中的团队阻力需要明确沟通敏捷转型目的、提升团队参与感、提供充分的培训与支持、逐步推进敏捷实践、建立清晰的奖励和反馈机制。其中&#xff0c;明确沟通敏捷转型目的尤为关键&#xff0c;团队成员只有清晰理解转型背后的原因和利益&#xff0c;才能降低对变化的…...

安卓基础(Java 和 Gradle 版本)

1. 设置项目的 JDK 版本 方法1&#xff1a;通过 Project Structure File → Project Structure... (或按 CtrlAltShiftS) 左侧选择 SDK Location 在 Gradle Settings 部分&#xff0c;设置 Gradle JDK 方法2&#xff1a;通过 Settings File → Settings... (或 CtrlAltS)…...

Axure 下拉框联动

实现选省、选完省之后选对应省份下的市区...

【安全篇】金刚不坏之身:整合 Spring Security + JWT 实现无状态认证与授权

摘要 本文是《Spring Boot 实战派》系列的第四篇。我们将直面所有 Web 应用都无法回避的核心问题&#xff1a;安全。文章将详细阐述认证&#xff08;Authentication) 与授权&#xff08;Authorization的核心概念&#xff0c;对比传统 Session-Cookie 与现代 JWT&#xff08;JS…...

​​企业大模型服务合规指南:深度解析备案与登记制度​​

伴随AI技术的爆炸式发展&#xff0c;尤其是大模型&#xff08;LLM&#xff09;在各行各业的深度应用和整合&#xff0c;企业利用AI技术提升效率、创新服务的步伐不断加快。无论是像DeepSeek这样的前沿技术提供者&#xff0c;还是积极拥抱AI转型的传统企业&#xff0c;在面向公众…...

游戏开发中常见的战斗数值英文缩写对照表

游戏开发中常见的战斗数值英文缩写对照表 基础属性&#xff08;Basic Attributes&#xff09; 缩写英文全称中文释义常见使用场景HPHit Points / Health Points生命值角色生存状态MPMana Points / Magic Points魔法值技能释放资源SPStamina Points体力值动作消耗资源APAction…...