我的深度学习日记（一）：安装开发环境

  我的毕设题目是深度学习相关的，之前没弄过，学的图像处理的课也学的只有皮毛，就是python学的稍微好点，这次简单的系统自学一下深度学习吧，并记录一下学习过程中的笔记，理解有误之处望大家指正~

  这个笔记就是安装pytorch、CUDA和CUDNN，先简单描述下，这三个玩意是干嘛的，不然咱们也不晓得为啥装它。

  首先就是pytorch，反正弄深度学习得用这个，导师也让咱去查，反正就是一个必须下了，具体是干嘛的，我也查了下。

  还是先简单说下CPU和GPU了，我们都知道CPU和GPU是计算机中两种不同的处理器。前者是中央处理器，可以处理各种类型的任务，包括运行操作系统、执行应用程序、处理图形和音视频等等了。后者图形处理器是专门用于处理图形和图像相关计算的处理器。

  CPU适用于广泛的通用计算任务，而GPU则更适合于图形和并行计算。这两者是可以共存的，CPU更适合运行复杂的数据处理和逻辑操作，而GPU更适合运行大量简单的数学计算，比如计算机视觉和深度学习等。

  CPU和GPU是可以共存没错，但这也取决于你电脑的配置，如果你的电脑有GPU（独立显卡）就直接下载GPU所对应的pytorch，但如果没有就只能去下载CPU对应的了。一些电脑确实会没有独立的显卡（即GPU），但我查了我的电脑是不带独立显卡的，是集成显卡的，那就是不能直接装cuda和pytorch，但是你要用还是可以装，后面速度慢一些罢了，我是参考下面这个链接里面是内容安装成功了，和我一样电脑没有独立显卡的可以试试（我的薄本是集成显卡555）有独立显卡的就看下面的链接安装对应版本就行了~

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/161988986

  然后就是需要明确下，安装pytorch相关的工具：

anaconda+cuda+pytorch+pycharm

  其它两个我之前装过了，我现在只需要装cuda+pytorch就行了。这4个我也简单解释下分别干嘛的吧，Anaconda用于管理Python环境和安装第三方库，CUDA用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算，PyTorch用于构建深度学习模型，PyCharm用于开发和调试Python代码。这些软件通常一起使用，可以提供有效的深度学习开发环境。

• Anaconda：是一个开源的Python和R编程语言的发行版，内置了许多常用的科学计算和数据分析包。Anaconda提供了一个方便的环境管理工具，可以轻松创建和管理不同版本的Python环境，并且方便地安装第三方库。
• CUDA：是英伟达（NVIDIA）开发的并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU的强大计算能力。CUDA允许开发者使用GPU进行高性能并行计算，尤其适用于深度学习、科学计算和图形处理等领域。
• PyTorch：是一个基于Python的科学计算库，主要用于构建深度学习模型。PyTorch提供了丰富的工具和接口，使得深度学习的开发和实验变得更加简单和灵活。它特别擅长处理动态计算图，并且在研究和实验领域广泛应用。
• PyCharm：是一款专业的Python集成开发环境（IDE），提供了丰富的功能和工具，方便开发者编写、调试和测试Python代码。PyCharm具有强大的代码编辑器、调试器、自动补全、代码导航等功能，能够提高开发效率和代码质量。

（1）Anaconda：conda --version查看是否安装成功~

（2）CUDA：电脑配置独立显卡的小伙伴在下面链接下载，是官网，要下自己电脑显卡型号的哦~

1. 输入以下命令：nvcc --version。
2. 如果成功安装CUDA，将会显示CUDA的版本号和其他相关信息。

安装官方网站：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

（3）pytorch的cpu版本（无独立显卡）的安装可以参考下面链接：

https://blog.csdn.net/qq_46542320/article/details/129801880?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170507760516800188554244%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=170507760516800188554244&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-129801880-null-null.142^v99^pc_search_result_base1&utm_term=cpu%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%9A%84pytorch%E5%AE%89%E8%A3%85&spm=1018.2226.3001.4187

 

 （复制下面pip3那行然后直接在命令行运行就成）

  然后就是：

1.查看python版本

python --version

2.验证安装pytorch成功