windows带GPU环境安装深度学习环境

1.下载anaconda

1.1下载安装

1. 选择适合的版本（挑选最新的windows版本就行了）
   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

2. 选择安装路径（起码存在3GB以上空间）

3. 安装选项

   

1.2anaconda换源

以下的命令都在Anaconda Prompt(anaconda3)的窗口下输入

逐行输入

   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
   
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
   
   conda config --set show_channel_urls yes # 设置搜索时显示通道地址

​ 恢复原来的源：

​ conda config --remove-key channels

1.3anaconda使用方法（虚拟环境创建）

打开Anaconda Prompt(anaconda3)

conda create -n env_name python=version package_names  #创建虚拟环境 env_name为自己命名的虚拟环境 pack_names 为你要安装的包，后续安装可以，可以不需要

conda env list #查看虚拟环境 （*）是指系统当前说还是用的Python环境。

conda activate env_name  #激活自己创建的环境
conda deactivate  #退出环境

conda install package_names #在当前虚拟环境下下载包

更多方法扩展可看：

https://www.cnblogs.com/chenhuabin/p/10718471.html#_label1_1

2.下载Pycharm

如果没有链接云服务器调试的需求就直接选社区版community就可以了

如果有链接云服务器调试的需求就要下专业版profession（需要激活码）

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

3.下载CUDA

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

4.下载CUDNN

在下面网站注册账号，并选择合适的版本下载，需要对应自身的CUDA版本

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

5.码云Pycharm连接管理代码（需先下载git）

a.本地无项目新建项目的使用方法：https://blog.csdn.net/u014101410/article/details/102932448
（含git下载教程）

b.本地有项目上传代码（请先看a中的安装插件教程）

c.有时候自己的代码是拷贝其他人的子项目，但是留有残余项，自己只想上传自己的代码，可以在本地文件夹右键点击powershell

而后输入git init

而后到pycharm里面选择适当的版本share project

第一次编辑：20200423