深度学习环境配置（anaconda+pytorch+cuda）

简要地汇总了一下配置环境所所用到的教程

首先要看好自己要执行代码里，所要求的对应版本需求，再根据具体需求进行下载安装（版本一定要对应，否则就会出现很多错误）

前言

本文是Ubuntu 22.04.2 LTS 基于linux系统下

（一）Anaconda安装教程

https://blog.csdn.net/sonapingo/article/details/124165317?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allkoosearch~default-2-124165317-null-null.142^v83koosearch_v1,239^v2insert_chatgpt&utm_term=linux%E5%AE%89%E8%A3%85anaconda&spm=1018.2226.3001.4187

（二）Anaconda虚拟环境安装torch+cuda+cuDNN

https://blog.csdn.net/ligous/article/details/124261785?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168145399116800182189321%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=168145399116800182189321&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allbaidu_landing_v2~default-1-124261785-null-null.142^v83koosearch_v1,239^v2insert_chatgpt&utm_term=Anaconda%E8%99%9A%E6%8B%9F%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%AD%E5%AE%89%E8%A3%85torch%20%2B%20cuda%20%2B%20cuDNN&spm=1018.2226.3001.4187

我是根据这里的第一个解决方法，然后查找python pytorch cuda等等的对应版本关系，然后在（四）中的网址下载离线安装包，再进行安装。

——查看cuda是否安装成功

https://blog.csdn.net/wangpan007/article/details/109639549?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allkoosearch~default-1-109639549-null-null.142^v83koosearch_v1,239^v2insert_chatgpt&utm_term=%E6%80%8E%E4%B9%88%E7%9C%8Bconda%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8Bcuda%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%88%90%E5%8A%9F%E6%B2%A1&spm=1018.2226.3001.4187

（三）版本的对应关系

pytorch 和 cudatoolkit版本对应关系
pytorch和python版本对应关系

https://blog.csdn.net/yup1212/article/details/124277058

torch与torchvision版本对应关系
torch与torchaudio版本对应关系

https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/122860521

根据版本的对应关系，可以直接下载离线安装包下载（更保准一些）
(我这里用的是python3.10.9+anoconda 23.1.0+pytorch 1.12.0+torchvision0.13.0+torchaudio 0.12.0+cuda11.3)

（四）离线安装包的下载地址

可以下载对应版本的torch,torchvision,torchaudio等

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

打开以后是各种版本的包，可以参考下面的网址，讲述了大致的文件命名规则：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/425203171

（五）conda常用基础命令（conda环境下包的安装与卸载）

全都安装好以后，就是一些零碎的包的安装了，可以参考：

https://blog.csdn.net/qq_46311811/article/details/122729840?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=conda%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E5%8C%85%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%B8%8E%E5%8D%B8%E8%BD%BD&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduweb~default-0-122729840.142^v83koosearch_v1,239^v2insert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187

（六）pycharm

直接在ubuntu software下载pycharm community(别下专业版，没有激活码)

（七）opencv

这里可以推广到其他（只要是你代码里需要的包），都可以下载离线的安装包（whl文件），然后进入到文件目录下，执行pip install xxx.whl就可以安装了，还稳定不会出现各种各样的问题。（我就是官方，北大的源都试了，但是下不来）

所有包的：(什么都有，但是不太全)

下载地址： http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

opencv:(这里是专门下载opencv-python的)

下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/

执行命令
例如：

pip install opencv_python-4.2.0.32-cp37-cp37m-win_amd64.whl

————————————更新——————————————
可能是版本过新的原因，代码运行失败，所以就换了其他较老版本的python和它配套的东西。