一、安装Anaconda

准备工作

• 下载 Anaconda

安装Anaconda

选择All Users ->设置安装路径-> 选择第一个是加入系统环境变量-> 完成

• 换源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

配置Jupyter Notebook工作路径

Step 1:选中图标->右键->属性
Step 2:起始位置： D:\Anaconda
Step 3:目标：中添加起始位置D:\Anaconda ，前后均有空格。起始位置有字符限制，所以起始位置目录不能太长！！

二、安装CUDA、cuDNN

准备工作

Step 1:将电脑显卡驱动更新到最新版
Step 2:查看自己电脑支持的CUDA版本

Step 3:根据自己电脑支持的CUDA版本及自己的需求，选择自己需要安装的CUDA与对应的cuDNN

Step 4:选择CUDA
Step 5:选择cuDNN

安装CUDA

Step 1: 解压->自定义->取消勾选Visual Studio Integration

Step 2: 选择默认安装位置（也可自定义安装位置，但务必记牢，便于后续步骤配置cuDNN）

Step 3: 查看是否添加了系统环境变量

配置cuDNN

Step 1: 解压缩cuDNN获得三个目录：CUDA:/bin、include、lib

Step 2: 拷贝到相应的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5 路径下即可

三、配置深度学习环境

换源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

安装Pytorch

pytorch官网选择安装版本，将对应代码复制到anaconda Prompt 终端中。

安装TensorFlow

TensorFlow中文官网选择安装版本，将对应代码复制到anaconda Prompt 终端中。

# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip
# Current stable release for CPU and GPU
pip install tensorflow
# Or try the preview build (unstable)
pip install tf-nightly

安装OpenCV Python

python -m pip install --upgrade pip
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

四、VS Code 配置Anaconda虚拟环境

安装Python

扩展—>python
crtl + shift + P
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