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深度学习环境搭建步骤—gpu

1 了解GPU

gpu通过大量线程并行，使得处理深度学习的速度要比cpu快很多，具体gpu概念请点击gpu。

2 查看显卡

查看自己的显卡是否支持cuda和cudnn加速深度学习。Intel开头的为集成显卡，AMD、NVIDIA开头的为独立显卡。

有NVIDIA（英伟达）的独立显卡即可。

3 安装CUDA和cuDNN

  1. 查看显卡支持的CUDA的最高版本
    win+R打开cmd，输入nvidia-smi
    深度学习环境搭建步骤—gpu_第1张图片
  2. 下载安装显卡支持的CUDA
  3. 配置环境变量
  4. 下载与CUDA对应的cuDNN
    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  5. 安装cuDNN（插入式安装）
  6. 验证CUDA与cuDNN安装
    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
    深度学习环境搭建步骤—gpu_第2张图片

4 安装anconda

  1. 下载安装anconda
  2. 切换镜像源
  3. 创建pytorch虚拟环境
  4. 进入pytorch官网，下载安装对应版本pytorch
  5. https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

5 安装pycharm

导入pytorch环境

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