本人最近接觸深度學(xué)習(xí)，想在服務(wù)器上配置深度學(xué)習(xí)的環(huán)境，看了很多資料后總結(jié)出來了對于新手比較友好的配置流程，創(chuàng)建了一個關(guān)于深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置的專欄，包括從anaconda到cuda到pytorch的一系列操作，專欄中的另外兩篇文章如下，如果有不對的地方歡迎大家批評指正！
Anaconda保姆級安裝配置教程（新手必看）
如果你還不是很清楚CUDA，CUDATookit，cuDNN，Pytorch分別在深度學(xué)習(xí)環(huán)境中的定位與關(guān)系，推薦看一下我這篇文章
用人話講解深度學(xué)習(xí)中CUDA，cudatookit，cudnn和pytorch的關(guān)系
另外，如果你還不是特別理解虛擬環(huán)境的作用，建議看一下這位大佬的視頻安裝不算完事，只有理解了虛擬環(huán)境才算真正掌握 Python 環(huán)境_嗶哩嗶哩_bilibili
首先，我們要明確，我們是要在虛擬環(huán)境中安裝cuda和cuDNN?。?！只需要在虛擬環(huán)境中安裝就可以了。
下面的操作默認你安裝好了python
一、conda創(chuàng)建并激活虛擬環(huán)境
前提：確定你安裝好了anaconda并配置好了環(huán)境變量，如果沒有，網(wǎng)上有很多詳細的配置教程，請自行學(xué)習(xí)
在cmd命令提示符中輸入conda命令查看anaconda
如果顯示和上圖相同，那么可以繼續(xù)向下看
1.進入anaconda的base環(huán)境
方法1——在cmd命令提示符中輸入如下命令
activate
方法2——直接在搜索欄里搜索anaconda prompt并打開即可
方法3——如果你是在linux操作系統(tǒng)下，在你的/anaconda/bin/下打開終端，即可直接進入anaconda的環(huán)境
以上三種方法出現(xiàn)（base）就意味著你已經(jīng)進入了anaconda的基礎(chǔ)環(huán)境
2.conda創(chuàng)建、進入和退出虛擬環(huán)境
這三個操作可以各用一行命令來完成
#創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境
conda create -n [your_env_name（你的虛擬環(huán)境的名字）] python==[X.X]（2.5、3.8等)
#eg：conda create -n nnunet_env python=3.8
#進入虛擬環(huán)境
conda activate [你的虛擬環(huán)境名]
#退出虛擬環(huán)境
conda deactivate
創(chuàng)建好的虛擬環(huán)境文件夾可以在anaconda文件夾中的envs文件夾里找到
后續(xù)的環(huán)境配置操作均要在激活虛擬環(huán)境的情況下完成?。。。。?/strong>
二、查看CUDA版本
系統(tǒng)的CUDA版本，決定了系統(tǒng)最高可以支持什么版本的cudatoolkit，它是向下兼容的
我們可以通過nvidia-smi命令查看cuda版本號。
比如我的CUDA Version=11.7，那么它就可以支持 ≤ 11.7版本的CUDATookit
現(xiàn)在你已經(jīng)知道了自己系統(tǒng)的cuda版本，接下來我會以自己利用清華鏡像源來配置cuda+cudnn+pytorch深度學(xué)習(xí)環(huán)境的一個例子來簡單直白的說明怎樣去做
再提醒一遍，下面的操作也要在你激活自己的虛擬環(huán)境的情況下進行！
三、安裝CUDATookit
我們需要用到下面這條命令
conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
我選擇下載11.3版本，這個需要看你們自己的需求來改變，只要你系統(tǒng)的CUDA支持就可以
四、安裝cuDNN
如果你成功安裝了你想要的那個版本的cudatookit，注意，現(xiàn)在你安裝cudnn的版本必須依賴于cudatookit的版本
cuda與cudnn的對應(yīng)關(guān)系可以在cuDNN歷史版本下載頁面看到：
- cuda下載頁面
- cudnn下載頁面
這里我簡單列出來了較新的一些版本之間的對應(yīng)關(guān)系
根據(jù)上圖可知，我安裝了CUDA 11.3版本，那么可選的cuDNN版本有很多，這里我直接無腦安裝了最新版本，也就是cuDNN的8.4.0版本，同樣是用清華鏡像源來安裝
conda install cudnn=8.4.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
五、安裝Pytorch
根據(jù)之前我們講過的，pytorch的版本也是和CUDA版本有對應(yīng)關(guān)系的，比如torch1.6.0只適配cuda10.2、10.1、9.2，不適配cuda11.0。
我們接下來的操作需要進入到Pytorch的官網(wǎng)Previous PyTorch Versions | PyTorch，在里面查看你想要的Pytorch版本它適配的CUDA版本并獲取安裝命令
比如我現(xiàn)在想要安裝Pytorch的1.11.0版本，同時我之前已經(jīng)安裝了CUDA的11.3版本
如上圖，這一條命令可以滿足我的pytorch和cuda之間的對應(yīng)關(guān)系，因此，我們復(fù)制它并運行，即可安裝Pytorch 1.11.0
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
注意：
- 也可以用pip install的命令來下載pytorch，但是因為三四兩步都用的是conda，所以這里為了方便也用了conda
- conda install pytorch安裝的是torch CPU版本，conda install pytorch torchvision -c pytorch安裝的是GPU版本
檢查環(huán)境是否配置成功
如果如下操作可以正常進行并打印出你安裝的相應(yīng)版本，那么你已經(jīng)配置成功文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-414034.html
#進入虛擬環(huán)境
conda activate [你的虛擬環(huán)境名]
#輸入python來進入python的環(huán)境
python
#加載torch
import torch
print(torch.backends.cudnn.version())
#輸出8200，代表著成功安裝了cudnn v8.4.0
print(torch.__version__)
#輸出1.11.0，代表成功安裝了pytorch 1.11.0
print(torch.version.cuda)
#輸出11.3，代表成功安裝了cuda 11.3
torch.cuda.is_available()
#True
碼字不易，大家點贊支持一下，感謝?。?！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-414034.html
到了這里，關(guān)于在conda虛擬環(huán)境中配置cuda+cudnn+pytorch深度學(xué)習(xí)環(huán)境（新手必看！簡單可行?。┑奈恼戮徒榻B完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
