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Windiws深度学习开发环境搭建

记录安装配置过程

1. Anaconda安装及相关设置

1.1 下载软件

需要安装anaconda

1.2. cmd开发anaconda

存在运行失败的问题 说明环境变量没有设置

此电脑->选择属性->高级设置->环境变量 添加意向三个到PATH：

1
2
3

D:\Download\ANACONDA
D:\Download\ANACONDA\Scripts
D:\Download\ANACONDA\Scripts\Library\bin

确保cmd中path显示后设置成功

1.3. anaconda配置

python输入不成功

CALL conda.bat activate

然后python或jupyter notebook

即可打开

1.4. 安装opencv及更新库

conda update --all
conda install -c menpo opencv

2. windows终端的科学上网

由于使用clash科学上网 在windows中使用git工具时 MINGW64无法科学上网 不能git clone 需要将代理打上去具体方法

1
2

git config --global http.proxy 127.0.0.1:7890
git config --global https.proxy 127.0.0.1:7890

3. nv深度学习环境搭建

主要参考了这篇文章

首先需要安装GeForce的驱动,这一步主要是为了更新显卡驱动

驱动更新后 在终端界面 nvdia-smi 可以查看到显卡的相关信息

3.1 cuda的安装

打开NVIDIA控制面板,依次点击帮助-系统信息-组件 查看NVIDIA cuda需要的版本 CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

3.2 cudnn的安装

cudnn和cuda的版本号需要完全对应 9版本后cudnn的安装也是exe的形式

安装完成后 终端输出nvcc -V来查看cuda的信息

3.3 pytorch的安装

利用conda进行安装:conda install pytorch 但是发现进入环境后torch.cuda.is_available()显示False

进入Pytorch官网PyTorch官网：https://pytorch.org

选择最新的cuda配置后 得到链接进行下载 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

注意对应python的版本 (3.11)

利用torch.__version__查看版本号

4. tensorrt的安装

当前tensorrt对应的8.6版本还未能对应cudnn9版本.

需要等待适配

让子弹飞一会