win11+3050+pytorch深度环境配置

目录

1、驱动安装

2、安装anaconda和pycharm

2.1、安装anaconda

2.1.1、下载anaconda安装包

2.1.2、安装

2.2、安装pycharm

2.2.1、下载安装包

2.2.2、安装

3、安装CUDA和cudnn

3.1、安装CUDA

 3.1.1、下载cuda

3.1.2、安装cuda

3.2、安装cudnn

4、配置相关代码的环境

4.1、下载代码和网络权重

4.2、配置环境

4.3、运行程序

---

---

1、驱动安装

登录英伟达驱动官网，找到对应型号的显卡驱动，下载安装即可，或者登录NVIDIA GeForce Experience下载最新的驱动即可。

驱动网址链接

如下图所示为，我笔记本带3050显卡的显卡驱动选择

点击搜索，下载即可，安装默认安装就行。

2、安装anaconda和pycharm

2.1、安装anaconda

2.1.1、下载anaconda安装包

anaconda官网链接

打开链接如下所示界面：

 点击即可下载

2.1.2、安装

 根据自己的实际情况选择安装路径即可，安装过程中基本上都是next或者I agree，只需要注意以下项：------->此处需要勾选一下。

2.2、安装pycharm

2.2.1、下载安装包

 pycharm官网链接

打开链接后界面如下：

 点击箭头所指的下载，跳转页面如下：

 点击社区版下载，当然有钱的额换也可选择专业版，社区版的免费，俗话说有便宜不占是傻蛋。

2.2.2、安装

根据自己的实际情况选择安装路径即可，安装设置中将下面的都勾选一下：

3、安装CUDA和cudnn

1. cuda： Compute Unified Device Architecture，是一种有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。
2. cudnn： 是NVIDIA 推出的用于深度神经网络的GPU加速库，他强调性能，易用性和低内存开销。
3. 详细了解可参考大神的文章

这里已经试过了，选择安装11.1和11.3的都可以，这里就以11.3为例。

3.1、安装CUDA

 3.1.1、下载cuda

cuda下载网站的链接

 点击11.3.0跳转页面：

 这里没有win11的版本，选择安装server2019的就行。之前试过安装11.5，里面有win11的选项，但是下载的时候显示的还是win10，我猜测应该是兼容的。

3.1.2、安装cuda

 1、打开安装文件，会有如下提示，这个是压缩包提取的暂存文件夹

2、同意并继续安装

 

 3、检测以及配置环境变量

安装完成之后，系统环境变量中，在系统变量中，会有以下新增变量。且在Path这个变量中，也会新增一些变量。

 并将绿色部分，即刚才安装的路径添加到环境变量中

4、测试

WIN + R 输入cmd调出命令提示符，输入nvcc -V查看是否安装成功，安装成功会有以下安装的版本信息。

这里偷懒用的别人的图，我们的安装好应该显示的是11.3版本。

3.2、安装cudnn

1、需要注册一个账号，如果没有是不能下载cudnn的。注册大概需要10分钟左右，另外，在注册完毕之后如果无法登陆，建议科学上网后登陆。
2、下载链接
3、根据自己安装的cuda版本选择cudnn，这里我们安装的是11.3，所以下载11.3版本。

 查看更多的版本。

没有11.3，选11.x，点看选择下面的选项，

4、解压下载的文件

5、 进入cuda文件夹，将bin  include   lib三个文件夹复制粘贴到安装的CUDA路径下的CUDA11.3文件夹下：

 

 

 偷懒复制了别人的图，因为咱们安装的是11.3，所以粘贴的路径应为安装的CUDA文件下的CUDA11.3文件夹下。

4、配置相关代码的环境

以单目标跟踪中的TADT算法进行演示

4.1、下载代码和网络权重

此处有代码和论文地址

点击code可以进入github上的代码仓库，下拉选择pytorch版本，然后按照下图进行下载。

 

 权重文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/16rB20SQy4REVvFGeA9InzQ?pwd=4rco
提取码：4rco

下载后放在根目录下：

4.2、配置环境

1、将下载的代码解压，右键代码文件夹，open flofer as pycharm......打开项目

点击下面的终端窗口，输入下面指令回车创建TADT环境，python版本选择3.7版本，试过了可行。

conda create -n TADT python=3.7

 等待跳转后，输入y回车安装。安装完成后激活创建的虚拟环境

conda activate TADT

2、安装pytorch,

pytorch官网

 下拉找到pytorch  v1.7.1版本

 将代码复制到终端安装pytorch

3、安装其他的一些依赖包

conda install numpy opencv-python matplotlib scipy yacs

4、安装完成后，将创建的虚拟环境配置到代码中，

 点击添加解释器，

点击确定即可

4.3、运行程序

代码要注释掉demo_tadt.py中的一行

assert(False), 'please download "imagenet-vgg-verydeep-16.mat" from "http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-vgg-verydeep-16.mat" and set its path in defaults.py'

然后运行demo_tadt.py即可。