anaconda+pycharmをインストールする
以下のリンクをご覧ください。
転載：https://www.cnblogs.com/zhangkanghui/p/10756630.html
cuda+cudnnをインストールする
1.グラフィックカードドライバーのバージョンに対応するcudaのバージョンを確認します
まずコントロール パネルを開き、「プログラムと機能」を見つけてシステム グラフィック カード ドライバーのバージョンを確認します。
上の図の 398.27 にアクセスして、対応する cuda バージョンを確認するには、この表を参照してください。
2. 対応する CUDA をダウンロードしてインストールします
ここにアクセスして対応する cuda をダウンロードし、ダウンロード後に管理者として実行します。
カスタムインストールを選択し、各オプションのバージョンに応じてインストールするかどうかを決定します。
注: [カスタマイズ] で Visual Studio 統合オプションを削除します。
次に、それをテストし、Win ターミナルで dos コマンドを入力します。
nvcc -V
注: ここで V は大文字の
出力です
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jun_12_23:08:12_Central_Daylight_Time_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.148
その後、インストールは成功します。
3. 対応する CUDNN をダウンロードしてインストールします。
NVIDIAのWebサイトからcudaに対応したライブラリをダウンロードするにはアカウント登録が必要です。
ダウンロード後、解凍し、.h、.lib、.dll ファイルを cuda インストール ディレクトリ内の対応するフォルダーにコピーします。
この時点でインストールは成功しているはずですが、環境の追加に関しては、今のところ追加する必要があることが分かりませんので、問題があれば後日追加します。
4. 対応するバージョンの pytorch をダウンロードします。
まずanacondaに対応した環境に入り、次にpytorchの公式サイトにアクセスして必要なバージョンをダウンロードし、anacondaに対応した環境にpytorchのダウンロードコマンドを貼り付けてインストールします。
インストールが完了したら、Python を入力し、次のコマンドを使用してテストします。
import torch
torch.cuda.is_avaliable()
>>>True # 这里返回true表示gpu版本的pytorch安装成功。