深度学习环境配置（GPU、CPU版本）

一、Anaconda安装

1、介绍

        Anaconda是一个开源的Python发行版本，用来管理Python相关的包，安装Anaconda可以很方便的切换不同的环境，使用不同的深度学习框架开发项目，本文将详细介绍Anaconda的安装。

2、环境

        Windows 10

3、下载安装

步骤一：输入链接“https://www.anaconda.com/”登录Anaconda官网。

步骤二：鼠标选中“Products”，点击“Indiviaual Edition”选项（Individual Edition是免费版的）。

步骤三：选择Windows版本“64-Bit Graphical Installer(510 MB)”进行安装。

步骤四：双击下载好的“Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64.exe”，进行安装。

步骤五：点击“Next”。

步骤六：点击“I Agree”。

步骤七：选择“Just Me”，点击“Next”。（若电脑有多个用户，则选择“All Users”）

步骤八：设置Anaconda的安装路径，路径名称最好为全英文，随后点击“Next”。

步骤九：点击“Install”。这里就不选择自动将Anaconda添加到系统路径了（因为我之前安装Anaconda的时候都是手动添加路径，使用的时候没有出现过问题，所以本次安装我仍然手动配置路径，我没有试过自动添加路径，所以不知道会出什么问题，大家感兴趣可以尝试。）

步骤十：点击“Next”。

步骤十一：点击“Next”。

步骤十二：点击“Finish”。

步骤十三：接下来就是手动配置环境变量了（比较关键）。

由于每台电脑打开环境变量的操作可能不同，所以本文仅以本电脑打开环境变量的步骤进行讲解。

打开环境变量：双击桌面“此电脑”，右键选择“属性”，随后在打开的页面点击“高级系统设置”，点击环境变量。

在系统变量（一定要看清，是系统变量，不是用户变量）一栏中，找到“Path”（这个Path不同电脑的书写可能不一样，所以根据自己电脑上的来，我这里是Path，但其它的电脑可能在大小写上有区别）。

双击path，然后点击新建

输入以下信息(Anaconda安装路径要根据自己当时安装Anaconda的路径来):

Anaconda安装路径

Anaconda安装路径\Scripts

Anaconda安装路径\Library\bin

 

检验Anaconda环境变量是否配置成功：

（1）打开cmd。

（2）输入“conda --version”。

（3）输入“conda info”。

（4）输入“activate”，回车，之后再输入“python”。

若显示的内容均与上图相同或类似，这说明环境变量配置成功。

至此，Anaconda的安装就完成了。

二、CUDA安装（注：安装前先安装VSCODE）

1、介绍

         CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。换句话说CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。

2、下载和安装

下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择自己需要的版本下载

 这里我选的是10.1（network方式下载较快）

下载好了之后，双击安装

注意一下：我第一次安装的时候不知道是临时解压目录，新建了一个文件夹，然后后续安装的时候都选的这个路径，结果最后文件夹被删了。。。。。

 

 

 

 

在命令窗口输入nvcc -V，确认CUDA是否安装成功。

三、CUDDN

        查看CUDA和CUDNN的版本匹配 https://developer.NVIDIA.com/RDP/Cudnn-archive

根据所下的版本确定该下CUDNN的版本。

1、介绍

         CDNN(CUDA Deep Neural Network library)：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。

2、下载和安装

        唔，我去官网下载了，但是要注册，注册到一半，发现要填一系列信息，不太会填，所以最后没从官网下载成功。cudnn官网地址

还是贴一下安装过程

把Cudnn的内容进行解压

选中所有文件，右键复制，复制到C盘的根目录下就可以了。这个根目录是CUDA在C盘的根目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1，如果碰到是否替换文件，选择是即可。

  

四、torch环境配置

1、pytorch环境的创建与激活

Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令：

（1）用于创建一个名为pytorch的环境，该环境的python版本为3.8。

（2）用于激活一个名为pytorch的环境。

 2、pytorch库的安装

由于我们所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境。

几种安装方式

1、打开pytorch的官方安装方法（推荐）：
Previous PyTorch Versions | PyTorch

找到跟自己下的CUDA对应的安装代码

复制到cmd中

安装成功后，可以具体查看

最后，看一下安装是否成功（GPU版）

上面方法如果安装的比较慢的话

​​​​​​2、镜像下载Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

 3、到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载需要的版本的 whl文件（python版本和torch版本要对应）。比如cu102/torch-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，表示：cuda版本10.2、python版本3.6、torch版本1.6、windows系统

下载完成后找到安装路径，在cmd定位过来后利用文件全名进行安装就行了！（图不匹配，但是方式类似）

 五、其他依赖库的安装

scipy==1.2.1
numpy==1.17.0
matplotlib==3.1.2
opencv_python==4.1.2.30
torch==1.7.1
torchvision==0.8.2
tqdm==4.60.0
Pillow==8.2.0
h5py==2.10.0

如果想要更便捷的安装可以在桌面或者其它地方创建一个requirements.txt文件，复制上述内容到txt文件中。

使用如下指令安装即可。下述指令中，requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径，各位同学根据自己的电脑修改。

pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt

 但是

我按照上面这个方式，没有安装成功，显示

ERROR: Could not open requirements file: [Errno 2] No such file or directory: 'requirement'

解决办法：把requirements.txt放到“C:\Users\你的用户名”的路径下，如图：

 一个解决方法，是我没有cd到保存的盘里（用该方法解决了）--先激活pytorch环境

 六、VScode

1、下载

VSCODE的官网Visual Studio Code - Code Editing. Redefined，点击Download for Windows即可下载

2、安装

其他里面的几个勾要打起来，因为这样就可以右键文件夹用VSCODE打开，非常方便。下一步

 

安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。

我是之前就安装过了，所以直接更改一下环境。

但是，我VSCODE输入上述命令之后，显示没有匹配项，后来知道了我的VSCODE里没装Python插件，装好了之后就可以了。

参考博客 Anaconda安装（过程详细）_基QI学习的博客-CSDN博客_anaconda安装

深度学习环境配置2——windows下的torch=1.2.0环境配置_Bubbliiiing的博客-CSDN博客_神经网络学习小记录48

torch- torchvision- python版本对应关系_小Aer的博客-CSDN博客_torch的python版本对应

安装CPU版本的pytorch_Senescy的博客-CSDN博客_cpu版本的pytorch

CPU版本环境配置

打开Anaconda Prompt

创建环境

conda create -n torch python=3.6

激活环境

activate torch

安装CPU版本的pytorch
使用清华镜像源网站，加快安装速度

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

安装pytorch

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cpuonly 

在加载过程中弹出提示y/n，输入 y，确定安装
注意：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch后面的-c pythoch不要，不然又换回国外源了。

验证是否安装成功

 

一些别的

pip安装和conda安装的差别

利用Anaconda自动化安装？

conda虚拟环境中安装cuda和cudnn，再也不用头疼版本号的问题了-python黑洞网

支持的版本介绍1、支持cuda版本的显卡驱动程序链接地址： https://docs.NVIDIA.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.hhhe

tensor流版本对CUDA版本有要求

链接地址： https://tensorflow.Google.cn/install/source

cuda版本要求cudnn提供参考链接： https://developer.NVIDIA.com/RDP/Cudnn-archive