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动手学习深度学习之环境配置

创建conda虚拟环境

下载anaconda,安装到计算机,修改镜像源到国内

show_channel_urls: true
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
创建一个新的虚拟环境
conda create --name d2l python=3.9 -y
创建完成后,激活虚拟环境
conda activate d2l

安装CPU版本的pytorch

如果只有CPU,则只需要安装cpu版本的pytorch

pip install torch==1.12.0
pip install torchvision==0.13.0

安装GPU版本的pytorch

如果需要利用GPU来学习,就需要安装GPU版本的Pytorch,
在安装之前需要先配置GPU环境,安装CUDA和CudaNN

  1. 安装CUDA
输入如下命令查看GPU驱动信息
nvidia-smi

从官网下载对应版本的安装程序CUDA Toolkit Archive Nvidia Developer

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装(推荐自定义安装在有空余的盘中,我的安装地址:D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 ;D:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1 )

验证:输入nvcc --version 进行检查
2. 安装CudaNN
下载CudaNN
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
将压缩包解压之安装路径下(D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1)
验证:

  • 进入 d:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite
  • 运行bandwidthTest.exe
  • 输出结果Result = PASS,安装成功
  1. 安装gpu版本的pytorch
    在pytorch官网https://pytorch.org/找到对应的版本,复制指令安装
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装d2l软件包

pip install d2l==0.17.6

运行

在pycharm切换项目的虚拟机为d2l,就可以运行了
如果在jupyternotebook中运行,就先用conda激活环境,再用命令行打开Jupyter notebook

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