深度学习笔记（深度学习环境搭建）
Anaconda安装-->CUDA安装-->pytorch安装
1.Anaconda的安装
anaconda官网下载https://www.anaconda.com/products/individual
https://www.anaconda.com/products/individual
然后打开你下载的安装包
加不加PATH，没有太多问题，都行，不加path之后也能手动自己加
然后就可以在开始菜单看到下好的Anaconda
打开Anaconda Prompt
创建一个新的环境 输入“conda create your-name python=3.7"
安装Nvidia的GPU加速包 "conda install cudatoolkit=10.1"(对于没有Nvidia显卡的读者可以跳过）
2.CUDA的安装
打开英伟达的控制面板
帮助 - 系统信息 - 组件 - NVCUDA64.DLL
查看你显卡驱动能支持的最高cuda版本
一：使用这个URL黏贴到迅雷中下载
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
二：百度网盘文件
链接：https://pan.baidu.com/s/1tNLxqRoQjGDZNVN_-dl9pA
提取码：az4m
cudad的安装尽量不要修改它的默认路径，点next
为CUDA添加环境变量
你需要在系统环境变量的Path项下添加几个路径 打开控制面板，打开系统和安全，打开系统，
相关设置里打开高级系统设置，打开环境变量，在系统变量里面打开path
需要添加下面两个路径
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
这样子就算安装好了
3.安装pytorch
进入pytorch官网https://pytorch.org/get-started/locally/https://pytorch.org/get-started/locally/
这里我们选择下载先前比较稳定的版本1.8.0，点击进入
在下载时我也遇到过问题
最后
#判断是否安装了cuda
import torch
print(torch.cuda.is_available())
#返回True，cuda就安装好了
#判断是否安装了cuDNN
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_available())
#返回True，cudnn就安装好了
笔记到此就结束了谢谢大家的观看
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