深度学习21天——准备(环境配置)

目录

一、环境配置(Win 10)

1.1 语言环境(python 3.6)

1.2 深度学习环境(TensorFlow2)

1.2.1 CUDA安装

1.2.2 CUDNN

1.2.3 tensorflow安装

二、编译器(Jupyter Notebook)


活动地址:CSDN21天学习挑战赛

一、环境配置(Win 10)

1.1 语言环境(python 3.6)

详解Anaconda + 如何在Anaconda上更换python版本_宇内虹游的博客-CSDN博客_anaconda python版本

        参考这位博主的文章,因为 tensorflow 2.3 只兼容python 3.5~3.7,而我的anconda中安装的默认版本是3.8,所以安装3.6版本

        首先

conda create -n py36 python=3.6.5

        安装完后开始激活

conda activate py36

        此时会发现python版本已经更换成功,而要切换回默认版本的话,只需执行

conda activate base

深度学习21天——准备(环境配置)_第1张图片

可能会遇到的问题

Anaconda切换python版本_豆子前端的博客-CSDN博客_anaconda更改python版本

1.2 深度学习环境(TensorFlow2)

TensorFlow配置参考

Anaconda安装使用及tensorflow配置_坚强的敏敏子的博客-CSDN博客_如何使用anaconda安装tensorflow

因为存在gpu所以安装GPU版本

深度学习21天——准备(环境配置)_第2张图片

1.2.1 CUDA安装

查看自己的版本:搜索栏搜索 NVIDIA Control Panel ,点击左下角 系统信息 -组件 查看版本

深度学习21天——准备(环境配置)_第3张图片

 我这里选择 cuda的版本是 11.1.1,cudnn选择该 8.4.0 版本 

深度学习21天——准备(环境配置)_第4张图片

深度学习21天——准备(环境配置)_第5张图片

配置CUDA环境变量时主要参考这篇,到 “四、安装成功”

CUDA学习:Windows下的CUDA环境配置_三鲜豆皮的博客-CSDN博客_cuda配置环境变量

其他安装 cuda 和 cudnn 可参考的文章

CUDA和CUDNN的安装(带有详细步骤)_时芷_的博客-CSDN博客_cuda cudnn

CUDA安装教程(超详细)_Billie使劲学的博客-CSDN博客_cuda安装

【CUDA】cuda安装 (windows版)_何为xl的博客-CSDN博客_cuda windows

       中间安装时电脑莫名重启了一次后就一直下载安装包失败,所以尝试 local 安装,但是又出现安装失败,发现是Nsight Visual Studio Edition失败,参考下面博主的文章,在自定义安装选项将Hsight VSE取消勾选后安装成功

        另外我还取消勾选了 Visual Studio Integration

深度学习21天——准备(环境配置)_第6张图片

安装CUDA失败的情况nsight visual studio edition失败_Redamancy06的博客-CSDN博客_cuda安装vs失败

取消勾选的我暂时没有管他,如果后面有影响再解决

检查一下

深度学习21天——准备(环境配置)_第7张图片

cuda安装成功

1.2.2 CUDNN

        直接复制cudnn 解压文件夹下的所有到cuda 的安装路径,因为我是自定义选择的路径,创建了两个文件夹,所以都复制进去了

深度学习21天——准备(环境配置)_第8张图片

1.2.3 tensorflow安装

        切换到我新建的 py36 的环境,直接安装

conda install tensorflow-gpu==2.1.0

安装时注意版本问题

[tensorflow]各个tensorflow版本和CUDA版本对应,以及各个GPU版本CUDA和cuDNN对应_帅兄心安否的博客-CSDN博客_cuda110对应tensorflow版本

低版本tensorflow不知道是否可以兼容

验证是否可用,参考

tensorflow-gpu安装教程【1.x版本与2.x版本都适用的安装教程】cuda与cudnn简单安装(避坑),无需去官网下载_山风wind的博客-CSDN博客

深度学习21天——准备(环境配置)_第9张图片

返回True,还行

要更新的话,直接重新安装tensorflow

pip install tensorflow-gpu==2.4.1 --user -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

输入 pip list 查看结果

       如果出现 ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问

的错误,是因为权限的问题,看看上面的命令有没有加上 --user

        其他可能出现的问题

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
tensorflow 2.1.0 requires gast==0.2.2, but you have gast 0.4.0 which is incompatible.
tensorflow 2.1.0 requires scipy==1.4.1; python_version >= "3", but you have scipy 1.6.2 which is incompatible.
tensorflow 2.1.0 requires tensorboard<2.2.0,>=2.1.0, but you have tensorboard 2.5.0 which is incompatible.
tensorflow 2.1.0 requires tensorflow-estimator<2.2.0,>=2.1.0rc0, but you have tensorflow-estimator 2.5.0 which is incompatible.
aiohttp 3.7.4 requires chardet<4.0,>=2.0, but you have chardet 4.0.0 which is incompatible.

参考下篇文章

conda 环境中 一些包安装问题总结_w_bird的博客-CSDN博客

二、编译器(Jupyter Notebook)

        安装的话直接在 Anaconda 中的环境下 install 即可        

        关于 Jupyter Notebook 修改打开目录,可参考博主自己的一篇文章

Jupyter——两个环境分别修改默认打开目录(Anaconda)_清园暖歌的博客-CSDN博客

        注意及时关闭不用的内核:kernel - shut down

        终端按 ctrl + c 退出

至此,环境配置应该。。差不多。。搞完了吧。。。

深受毒害!!!

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