目錄
一、查看電腦有NVIDIA顯卡沒(méi)
二、更新電腦驅(qū)動(dòng)
三、安裝CUDA ToolKit和CUDNN
1、查看顯卡驅(qū)動(dòng)版本
2、查看合適的CUDA版本
3、下載CUDA ToolKit
4、安裝CUDA
5、查看是否安裝成功
6、安裝CUDNN
7、CUDNN配置
四、安裝anaconda
五、安裝pycharm
六、搭建pytorch深度學(xué)習(xí)環(huán)境
1、進(jìn)入Anaconda Prompt（鼠標(biāo)左擊win標(biāo)志，去找）
2、下載torchvision和torch離線版本（因?yàn)樵诰€裝有時(shí)候會(huì)被中斷）
3、離線安裝
七、搭建pycharm環(huán)境測(cè)試
一些必要的介紹（自己的理解，有錯(cuò)請(qǐng)大神指教）：
下面開(kāi)始啦?。?！
一、查看電腦有NVIDIA顯卡沒(méi)
如果沒(méi)有，就只能裝CPU版的pytorch，當(dāng)然不利于搞深度學(xué)習(xí)。不過(guò)現(xiàn)在的筆記本一般都有，搞深度學(xué)習(xí)當(dāng)然最好用臺(tái)式機(jī)啦，然后配高級(jí)點(diǎn)的顯卡，至少1080。
二、更新電腦驅(qū)動(dòng)
一些 “廢話”：
NVIDIA圖形驅(qū)動(dòng)程序是用來(lái)驅(qū)動(dòng)NVIDIA顯卡的程序，是硬件所對(duì)應(yīng)的軟件，用于提升操作系統(tǒng)對(duì)其芯片組的兼容性。驅(qū)動(dòng)程序即添加到操作系統(tǒng)中的一小塊代碼，其中包含有關(guān)硬件設(shè)備的信息。
有了此信息，計(jì)算機(jī)就可以與設(shè)備進(jìn)行通信。驅(qū)動(dòng)程序是硬件廠商根據(jù)操作系統(tǒng)編寫的配置文件，可以說(shuō)沒(méi)有驅(qū)動(dòng)程序，計(jì)算機(jī)中的硬件就無(wú)法工作。
操作系統(tǒng)不同，硬件的驅(qū)動(dòng)程序也不同，各個(gè)硬件廠商為了保證硬件的兼容性及增強(qiáng)硬件的功能會(huì)不斷地升級(jí)驅(qū)動(dòng)程序。
Official Drivers | NVIDIA
這就是安裝之后的驅(qū)動(dòng)版本信息，后續(xù)會(huì)根據(jù)這個(gè)信息選擇CUDA ToolKit + CUDNN的安裝。
三、安裝CUDA ToolKit和CUDNN
1、查看顯卡驅(qū)動(dòng)版本
?
2、查看合適的CUDA版本
CUDA 12.0 Update 1 Release Notes
去這個(gè)網(wǎng)站找最低版本的CUDA，如下（注意你的系統(tǒng)是linux還是windows）
3、下載CUDA ToolKit
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
去這個(gè)地方下載對(duì)應(yīng)版本的CUDA。此處有三個(gè)10.1的，我們下載最新的這個(gè)：
4、安裝CUDA
雙擊下載好的.exe文件（我們這里下載的是network版）：
第一次出現(xiàn)的臨時(shí)解壓路徑，默認(rèn)就好了，安裝結(jié)束后，臨時(shí)解壓文件夾會(huì)自動(dòng)刪除；
下面出現(xiàn)兩種選擇，精簡(jiǎn)（下載好所有組件，并且會(huì)覆蓋原有驅(qū)動(dòng)），我們這里就選擇精簡(jiǎn)吧。如果是自定義，需要選擇安裝路徑，也可以默認(rèn)。
5、查看是否安裝成功
cmd窗口鍵入nvcc --version，如下，出現(xiàn)我們安裝的版本，成功。
6、安裝CUDNN
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
從這網(wǎng)址進(jìn)入下載與CUDA ToolKit匹配的CUDNN，選擇一個(gè)滿足要求最新的：
?
點(diǎn)擊后我們選擇這個(gè)：windows 10
?進(jìn)去之后，要求注冊(cè)郵箱，輸入即可：
?如果之前注冊(cè)過(guò)，忘記密碼了，可以選擇登錄幫助：
7、CUDNN配置
解壓下載好的.zip文件，得到如下：
到這里CUDA ToolKit和CUDNN就弄好了。
四、安裝anaconda
這個(gè)肯定簡(jiǎn)單，但是請(qǐng)看到最后，可以安裝一個(gè)不帶界面的精簡(jiǎn)版，很小。
Anaconda | Start Coding Immediately
進(jìn)入這個(gè)官網(wǎng)，點(diǎn)擊右上角的free-download。然后選擇對(duì)應(yīng)版本。
上面下載的是有界面的，這里再給一個(gè)mini版的鏈接，沒(méi)有界面，只有命令行的版本：
Miniconda — conda documentation
下面進(jìn)去之后，左側(cè)選擇自己想要的版本，我這里選擇windows，右邊的python版本是，你安裝anaconda的時(shí)候，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)base虛擬環(huán)境，這個(gè)里面的python版本就即你選擇的python版本。下載好之后，雙擊.exe按照步驟安裝即可。
五、安裝pycharm
Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains
進(jìn)入上面的官網(wǎng)，一般選擇社區(qū)版本即可：
?下載好之后雙擊.exe按照步驟安裝即可。
六、搭建pytorch深度學(xué)習(xí)環(huán)境
1、進(jìn)入Anaconda Prompt（鼠標(biāo)左擊win標(biāo)志，去找）
新建一個(gè)虛擬環(huán)境，我這里如下：
?然后鍵入y，回車，如下：
?
2、下載torchvision和torch離線版本（因?yàn)樵诰€裝有時(shí)候會(huì)被中斷）
torch與torchvision的版本對(duì)應(yīng)可以從如下這個(gè)網(wǎng)址里面查：
Previous PyTorch Versions | PyTorch
（同樣的CUDA版本，該網(wǎng)頁(yè)越上面，torch和torchvision的版本越高。但是也越大，于是我這里折中，選個(gè)中間的）
比如，我們這里就選擇的這個(gè)
?注意虛擬環(huán)境要滿足組各種包對(duì)應(yīng)的cuda≥系統(tǒng)的CUDA版本
開(kāi)始下載，進(jìn)入下面的網(wǎng)頁(yè)：
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
找到對(duì)應(yīng)的版本（上面裝的CUDA ToolKit10.1），那么我們選擇如下：
按照同樣規(guī)則，選出torch：
3、離線安裝
下載好之后，我把它們放到某個(gè)文件夾中，如下：
再cd到這個(gè)文件夾，如下：
然后分兩次鍵入pip install torch-xxxx命令和pip install torchvision-xxx，如下是我的：
七、搭建pycharm環(huán)境測(cè)試
桌面新建一個(gè)文件夾，打開(kāi)后，設(shè)置項(xiàng)目解釋器為我們新建的虛擬環(huán)境，在main.py中鍵入以下代碼，運(yùn)行。
import torch
print(torch.__version__)
print('gpu', torch.cuda.is_available())
出現(xiàn)如下結(jié)果，恭喜你成功了！
注：如果第二點(diǎn)那里你想安裝其他的版本的驅(qū)動(dòng)，可以去這個(gè)網(wǎng)址找：
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最后，給自己鼓個(gè)掌吧??????，堅(jiān)持到這里也不容易。有任何疑慮，請(qǐng)?jiān)u論區(qū)留言，鄙人水平有限，若有誤請(qǐng)賜教。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-728635.html
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