[RTX 3060Ti ディープラーニング環境構成グラフィックス (Anaconda、VScode、CUDA、CUDNN、pytorch のインストール)]

構成

筆者はデスクトップ3060tiとして構成しており、環境はcuda11.4、cudnn8.2、pytorch1.9、python3.9です。

ドライバーをインストールする

最新のグラフィックス カード ドライバーをインストールします (NVIDIA グラフィックス ドライバー Web サイトhttps://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
) 独自のグラフィックス カード モデルを見つけてダウンロードしてインストールします

デスクトップとノートブックを区別するためにグラフィックス カード モデルを入力します

1.アナコンダをインストールする

1.1 アナコンダの概要

Anaconda は、conda、特定のバージョンの Python、多くのパッケージ、科学技術計算ツールなどがプリインストールされたパッケージ化されたコレクションであるため、Python のディストリビューションとも呼ばれます。多数のパッケージが含まれているため、Anaconda のダウンロード ファイルは比較的大きくなります (約 786 MB)。いくつかのパッケージのみが必要な場合、または帯域幅やストレージ容量を節約する必要がある場合は、Miniconda を選択できます。名前が示すように、含まれているのは Miniconda のみです。最も基本的なコンテンツ — Python と conda、および関連する必要な依存関係。スペース要件が厳しいユーザーにとって、Miniconda はオプションです。
Conda はツールおよび実行可能なコマンドとして理解でき、その中核となる機能はパッケージ管理と環境管理です。パッケージ管理は pip の使用に似ており、環境管理により、ユーザーはさまざまなバージョンの Python を簡単にインストールし、すばやく切り替えることができます。

1.2 アナコンダをダウンロードする

Anaconda 公式 Web サイトのダウンロード アドレス: https://www.anaconda.com/download/
[ダウンロード] をクリックしてダウンロードを開始します。ダウンロード速度が遅いので、気長に待ちます [

次へ] をクリックします

1.3 アナコンダのインストール

[同意する] をクリックし、

[自分だけ] を選択し、[次へ] をクリックして

インストール アドレスを変更します。ここでは、D ドライブにインストールされます。

ここですべてをチェックすることをお勧めします。2 番目の項目は環境変数を追加することであり、4 番目の項目は環境変数を追加することです。インストールが完了した後、使用に影響を与えずにパッケージをクリーンアップし、

インストールを待ちます。完了

これは、インストールが完了したことを意味します。「次へ」をクリックし

、「次へ」をクリックして、

「完了」をクリックしてインストールを完了します。

1.4 環境変数の構成

1.4.1 環境変数を追加する

win10を例に挙げます.
コンピュータの右下隅にあるスタートメニューバーから [設定] を選択します. クリック後、[バージョン情報] を見つけます. [バージョン情報] をクリックします.

右上隅で [システムの詳細設定] を選択します. [

システムの詳細設定]をクリックします

. [環境] を選択します変数: これら 3 つのパスを path 環境変数に追加します。

1.4.2 テスト

Anaconda が正常にインストールされているかどうかをテストする
Anaconda を開き、「conda --version」と入力します。

2.VScodeをインストールする

2.1 VScode の概要

VisualStudioCode (略して VSCode) は、Microsoft によって開発されたコード エディターであり、Windows、Linux、macOS などのオペレーティング システムとオープン ソース コードをサポートします。
VScode には、構文の強調表示、カスタマイズ可能なホットキー バインディング、ブラケット マッチング、コード スニペットのコレクションなど、最新のエディターに必要なすべての機能が統合されています。
テストをサポートしており、Git バージョン管理機能のほか、コード補完 (IntelliSense と同様)、コード スニペット、コード リファクタリングなどの開発環境機能が組み込まれています。
エディターは、テーマカラー、キーボードショートカットなど、エディター内で変更できるさまざまなプロパティやパラメーター、組み込みの拡張機能管理機能など​​、ユーザーがカスタマイズした構成をサポートしています。

2.2 VScodeのダウンロード

VScode公式サイトhttps://code.visualstudio.com/

2.3 VScodeのインストール

ダウンロードが完了したら、 VScode
の左側にある拡張バーを開いて中国語を検索し、「インストール」をクリックし、インストールが完了したら再起動すると、中国語のページが表示されます

。引き続き Python を検索し、「インストール」をクリックしてインストールします。

最初に VScode をインストールしてから、CUDA と CUDNN をインストールすることをお勧めします。

3. CUDA と CUDNN をインストールする

3.1 CUDA の概要

CUDA は、NVIDIA によって発明された並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルです。グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) の処理能力を利用することで、コンピューティング パフォーマンスを大幅に向上させます。
これまでに何百万もの CUDA ベースの GPU が販売されており、ソフトウェア開発者、科学者、研究者は、画像とビデオの処理、計算生物学と化学、流体力学シミュレーション、CT 画像再構成、地震解析、レイトレーシングなど

3.2 CUDAのダウンロード

CUDA 公式ダウンロード リンク、自分に合ったバージョンを見つけてください
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive、ここでの作者はバージョン 11.4.0 で
、ダウンロード後にインストールします

3.3 CUDAのインストール

このパスは一時フォルダーです。インストールが完了すると、このフォルダーは削除されます
。デフォルトで問題ありません。ここでは、操作のために D ドライブに一時フォルダーが作成されます。「OK」をクリックして、インストールが

完了するまで待ちます

。公式インストールが開始され、[同意して続行] をクリックして、

ここで [カスタム] を選択します ここ

ですべてをチェックして

、インストール パスの選択を開始できます ここではデフォルトが C ドライブですが、ここでは作成者が D ドライブに変更し、NVIDIA に 3 つのファイルをインストールしますCUDA フォルダーで、[次へ] をクリックし、[次へ] をクリックして

確認し

、[次へ] をクリックします。インストール プロセスは次のとおりです。インストールが完了する

まで数分待ちます。インストール情報は次のとおりです。[次へ] をクリックして、[閉じる] をクリックするだけです。この時点で、CUDA はインストールされています。正常に完了しました。不安な場合は、テストしてコマンド プロンプトを開き、「cmd」と入力して nvcc -V を入力すると、出力は次のようになり、インストールは成功しました。環境変数でCUDAの有無を確認し、あればインストール成功です次にCUDNNのインストールです

3.4 CUDNNのインストール

CUDNN 公式ダウンロードアドレス: https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cudnn
ダウンロードする前に、アカウントのメールアドレスを登録する必要があります。登録が完了すると、ダウンロードできます。こちらの Archived CUDNN releases をクリックしてください。著者はバージョン

8.2 を選択します 4 番目の Windows バージョンをダウンロードします。

クリックして入力し、要件を満たすバージョンを見つけてダウンロードします。ダウンロードが完了したら、解凍します。解凍

されたファイルを CUDA がインストールされたフォルダーにコピーします。
この時点で、ポイント、CUDA と CUDNN は正常にインストールされました。

4番目、Pytorchのインストール

4.1 仮想環境の作成

Anaconda を開いて仮想環境を作成します。conda

create -n pytorch python=3.9 と入力します。
ここで、pytorch は環境変数名、または pytch などの他の英文字の組み合わせです。Enter キーを押して

コマンドを実行します

。インストールのインストール ディレクトリは次のとおりです。 「y」を入力し、「Enter」をクリックして

ダウンロードを待ちます。ダウンロードが完了したら、作成したばかりの仮想環境をアクティブ化できます。

4.2 仮想環境のアクティブ化

「conda install cudatoolkit」と入力してダウンロードします

「y」を入力し、「Enter」をクリックしてダウンロードし、ダウンロードが完了するまで辛抱強く待ちます

ダウンロードが完了するまで待ちます

4.3 pytorchのインストール

タイプ: pip インストールトーチ1.9.0+cu111 トーチビジョン0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Enter をクリックしてダウンロードを待ちます。ネットワークが良好でない場合、エラーが報告されることがあります。コマンドを複数回実行することを選択できます 正常にインストールできます

ダウンロードが完了したら、ウィンドウを閉じてテストできます

4.4 テスト

anaconda を開いて、作成した環境をアクティブ化します。作成者が作成した環境は pytorch と呼ばれます。環境に
入ったら、「python」と入力し、「Enter」をクリックし、次に「import torch」と入力し、「Enter」をクリックして、 「torch.version」
と入力します（2 つ連続していることに注意してください）前にアンダースコアが付いています)とエラーは報告されません。インストールを成功させるには、torch.cuda.is_available() を入力し、出力が True である必要があります。出力が True の場合、インストールが正常に完了したことを意味します。環境を終了し、exit() を入力します。以上が仮想環境全体の構成プロセスです。