深度学习前需要配置的环境(anaconda+cuda+pytorch)(1)
盖了95%以上前端开发知识点,真正体系化!**
参考博客深度学习框架安装(Tensorflow&PyTorch&PaddlePaddle)-CSDN博客
我遇到的问题:终端输入python会跳转应用商店
解决措施:将新配置的几条环境变量上移
2.CUDA的安装
查看自己CPU显卡所支持的CUDA 版本:我是12.0

有关查看显卡版本参考:https://blog.csdn.net/weixin_39450145/article/details/125036484
具体CUDA安装步骤参考:
下载cuda和cudnn(11.8版本)_cudnn下载-CSDN博客
CUDA下载地址
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
但是官网一直进不去怎么办?!!!!
下载迅雷,输入网址,一键搞定!(注意自己的系统版本,我是win11所以选择version11)

我的CUDA安装位置:

最后成功!!

3.CUDnn 的安装
参考博客:下载cuda和cudnn(11.8版本)_cudnn下载-CSDN博客
同样把网址放到迅雷浏览器下载(我发现点开网址无需注册就能下载)
cuDNN 9.0.0 Downloads | NVIDIA Developer
直接解压,把三个文件夹复制粘贴到CUDA所在的文件夹中
添加环境变量
最后验证成功!!

4.pytorch
创建虚拟环境:
C:\Users\18145>conda create -n torch1 python=3.9
激活环境:
activate torch1
安装pytorch:(这方法我之前的电脑就用过)
pip --default-timeout=1000 install torch2.0.0+cu118 torchvision0.15.0+cu118 torchaudio==2.0.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
验证是否安装成功:
python
import torch

5.conda与Pycharm的配置
参考博客:超详细的Pycharm(2023)使用conda配置教程_pycharm配置conda-CSDN博客
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。






既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上前端开发知识点,真正体系化!
由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新
如果你觉得这些内容对你有帮助,可以扫码获取!!!(备注Python)
盖了95%以上前端开发知识点,真正体系化!**
由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新
如果你觉得这些内容对你有帮助,可以扫码获取!!!(备注Python)

更多推荐




所有评论(0)