【深度学习入门】安装conda/miniconda、所需包类、CUDA与conda/Miniconda间的关系
深度学习入门
须知
本教程跟随李沐老师课程随笔,课程链接点击此处。
CUDA和Anaconda的关系
CUDA Toolkit是由Nvidia官方提供的完整工具包,其中提供了Nvidia驱动程序、开发CUDA程序相关的开发工具包等。
Anaconda在安装Pytorch等会用到的CUDA的框架时,会自动为用户安装CUDA Toolkit,在安装好cuda toolkit之后,只要系统上存在与当前的cudatoolkit所兼容的Nvidia驱动,则CUDA相关的程序可以直接运行,而不需要完整安装CUDA Toolkit。
本文安装使用的是Anaconda中的Miniconda。
所以在阅读本文前,需要有NVIDIA的GPU服务器或主机才可继续。
Linux下安装
所用操作系统环境:Ubuntu Server 18.04 LTS、硬盘50GB
可以在服务器上运行,腾讯云有新老同享的轻量应用服务器,价格比较便宜,用来入门还可以,但是速度比较慢。如果怕速度过慢自己手上有比较好的NVIDIA显卡,可以使用自己的电脑进行安装,或者通过AWS上有便宜的GPU服务器租赁,性价比要远强于国内,需要各位科学上网,后期有AWS使用教程会更新在此处。
若买了新的服务器需要先update一下整个服务器
sudo apt update
还需要安装一些所需要的编译器,这里使用一个集合包build-essential:
sudo apt install build-essential
安装python环境,这里使用的是python3.12:
sudo apt install python3.12
安装miniconda,安装链接点击此处,或者直接输入下方命令,后面一路yes就行:
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py312_24.5.0-0-Linux-x86_64.sh
# bash运行sh文件
bash [刚下载的sh文件名]

最后bash一下进入conda环境:
ubuntu@test:~$ bash
(base) ubuntu@test:~$
安装相关使用包类:
(base) ubuntu@test:~$ pip install jupyter d2l torch torchvision
(base) ubuntu@test:~$ pip install rise
Windows下安装
所用操作系统环境:Win10
在所需环境中下载Miniconda,下载链接点击此处

安装时直接next就可以,安装完后可以在本机搜索框中搜索Anaconda Prompt打开即可。

安装python3.12版本,下载链接点击此处,python安装配置环境变量不再赘述,不会的师傅们可以看我附上的链接:python安装教程。
在cmd命令行中pip安装所需要的包:
pip3 install jupyter d2l torch torchvision
pip3 install rise
这其中使用jupyter来阅读李沐老师的教材,教材地址挂于此处。
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