Win10+Anaconda+CUDA11.0+cuDNN8.0.1+RTX2060深度学习_pytorch环境配置

最近换了电脑，需要在新电脑上配置pytorch环境。以前的电脑上配置过，这次再配置顺便记录下来，供以后参考。。。

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首先去NVIDA官网下载CUDA：

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

这里我下载的是现在最新的V11.0版本

安装好后再在NVIDA官网上下载cuDNN，下载这个的时候需要注册。不需要也可以注册：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

这里我下载的是V8.0.1版本

一般来说下载的时候官网会根据做出的系统选项来推荐合适的CUDA以及cuDNN版本。

当然自己也可以根据本身电脑需求合理选择下载。

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安装CUDA：

安装时选择：自定义安装-》只选择第一个-》一直到最后安装完成即可。

这里可以参考：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/99935799

而cuDNN就是一些文件，将其中的文件复制到CUDA安装路径相应的目录下即可。不用担心会产生替换的问题。

最后，在DOS里面使用：

nvcc  --version   来检验CUDA安装是否成功。

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安装好CUDA后就可以安装pytorch了。

Note：一定要先安装好CUDA在安装pytorch，不然在使用torch.is_vailable()测试时会产生“false"的结果，无法使用GPU

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安装pytorch：

可以参考：

https://blog.csdn.net/zzq060143/article/details/88042075?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

一般在国内安装pytorch都需要换源，一般换成清华的源。这些事项上面的参考都提到，我只是个搬运工23333。

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最后，安装好后使用：

import torch  #不报错即安装没问题

torch.is_avliable()  #返回true则说明可以使用GPU。

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明天再安装tensorflow。。。。