记录RTX3050 安装python3.9+anaconda+pycharm+cuda11.6+cudnn+jupyter等

目录

  • 1、安装Python3.9
  • 2、安装anaconda(使用已经安装好的python3.9)
  • 3、安装Pycharm社区版本
  • 4、查询cuda版本号(安装cuda&cudnn)
  • 5、TensorFlow和TensorFlow-gpu安装
  • 6、安装Pytorch
  • 7、Jupyter notebook 安装

如有错误,请批评指正(还请大家多多见谅~(๑•̀ㅂ•́)و✧

1、安装Python3.9

python下载网站:https://www.python.org/downloads/windows/

此处的python3.9.13 64位下载网址为:
https://www.python.org/ftp/python/3.9.13/python-3.9.13-amd64.exe
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这里我按照下方教程安装到了D盘
安装方法:https://blog.csdn.net/weixin_53436351/article/details/123261250
验证安装是否成功,打开cmd:先输入【d:】用来切换至安装python的磁盘;然后输入【python】就会弹出你安装的版本号
(注: 若安装过程中没选择自动配置环境,需手动配置环境变量)
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2、安装anaconda(使用已经安装好的python3.9)

参考教程csdn:https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887

python版本对应的anaconda版本号
参考网址:https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/oldpkglists/
记录RTX3050 安装python3.9+anaconda+pycharm+cuda11.6+cudnn+jupyter等_第3张图片我这里选择2021.04版本
下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.04-Windows-x86_64.exe

其他版本镜像下载网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
验证安装是否成功 cmd语句:conda --version
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继续按照教程完成《三、将先前的python加入后来的anaconda》
记录RTX3050 安装python3.9+anaconda+pycharm+cuda11.6+cudnn+jupyter等_第5张图片
使用清华镜像下载完以后 出现了如下报错
于是记录RTX3050 安装python3.9+anaconda+pycharm+cuda11.6+cudnn+jupyter等_第6张图片于是寻找了很多网址
通过https://www.jb51.net/article/212362.htm解决了问题
修改C盘的.condarc文件
默认是这样的:
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修改完以后是:
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然后运行conda create -n python39 python=3.9成功了
记录RTX3050 安装python3.9+anaconda+pycharm+cuda11.6+cudnn+jupyter等_第9张图片

参考教程:https://www.zxdmy.com/article/93

3、安装Pycharm社区版本

pycharm 官网:
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
配置好前面安装好的环境
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参考教程:https://blog.csdn.net/weixin_41147129/article/details/124381364

4、查询cuda版本号(安装cuda&cudnn)

查询cuda版本号
cmd查询语句:nvidia-smi
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或者nvidia控制面板-帮助-系统信息-组件 也可查询cuda版本![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1f21f0e6dbff49e3b06be32cb54a6189.png

CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本网址查询:
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

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选择cuda_11.6.1_511.65

下载网址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
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CUDA安装参考教程:
https://blog.csdn.net/weixin_46064809/article/details/123123474
验证安装完成 cmd指令:nvcc -V
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因为直接默认C盘安装了 省略了CUDA环境配置

cuDNN下载网址:https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cudnn
需要注册会员(用邮箱免费注册)
参考的教程:https://blog.csdn.net/xiaozhu_daidai/article/details/122156601
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检查cnDNN是否安装成功:
https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427

5、TensorFlow和TensorFlow-gpu安装

首先用TensorFlow2.6.0试了以后 出现了python3.9无法兼容安装numpy1.19.2的问题 于是就用了2.10.1版本先试试看
csdn参考教程:https://blog.csdn.net/littleyy666/article/details/127464216
【用前面配置好的anaconda(python39)】
测试是否安装成功:
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6、安装Pytorch

官网: https://pytorch.org/get-started/locally/
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conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

测试安装成功:


```python
import torch
print("Pytorch version:")
print(torch.__version__)
print("CUDA Version: ")
print(torch.version.cuda)
print("cuDNN version is :")
print(torch.backends.cudnn.version())

print("torch.cuda.is_available():",torch.cuda.is_available())           # cuda是否可用
print("torch.cuda.current_device():",torch.cuda.current_device())       # 返回当前设备索引
print("torch.cuda.device_count():",torch.cuda.device_count())           # 返回GPU的数量
print("torch.cuda.get_device_name(0):",torch.cuda.get_device_name(0))   # 返回gpu名字,设备索引默认从0开始

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7、Jupyter notebook 安装

因为最近在b站上 cv的网课 需要用到jupyter notebook
所以也来记录下
参考教程:https://blog.csdn.net/weixin_64124795/article/details/125786183

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