Tutorial completo: configuração do ambiente de aprendizagem profunda (condições de GPU e pytorch)
Se você é um novato em python, recomendo fortemente o vídeo de Little Tudui da Estação B. É muito claro (mas leva algum tempo).O endereço é o seguinte: A instalação e configuração mais detalhada do ambiente introdutório de aprendizado profundo PyTorch em Windows, versão CPU GPU
Se você tiver algum conhecimento básico, continue lendo.
| Configuração | efeito |
|---|---|
| Anaconda | Alterne com flexibilidade entre ambientes operacionais python e use pacotes python com eficiência |
| GPU | Software e hardware: Noções básicas de hardware (placa gráfica NVIDIA) → Instalar o driver da placa gráfica → Instalar CUDA |
| Pytorch | Biblioteca de aprendizagem profunda python de código aberto |
| Pycharm | Ambiente de desenvolvimento integrado: Escreva e execute código e configure diferentes ambientes criados no anaconda |
Etapas do ambiente de aprendizado profundo de configuração da GPU: Instale o Anaconda → Configuração da GPU → Instale a biblioteca Pytorch → Instale o Pycharm. Os detalhes de cada etapa são os seguintes.
1. Instale o Anaconda
1. Baixe e instale do site oficial
Site: Site oficial da Anaconda
2. Configure o ambiente operacional
Execute o código no seguinte formato no prompt do anaconda para configurar o ambiente de execução virtual.
#新建虚拟环境
conda create -n 环境名（自己设置） python=所需版本（3.7……)
2. Configuração da GPU
1. Consulte o modelo da placa gráfica NVIDIA: Gerenciador de Tarefas
2. Baixe o driver correspondente ao modelo da placa gráfica no site oficial da NVIDIA e instale-o.
Site oficial: Site oficial da NVIDIA
3. Instale CUDA
(1) Abra o painel de controle NVIDIA e determine o intervalo de versões CUDA adaptado
O CUDA aqui é hardware (driver),O que precisamos instalar é o software CUDA (tempo de execução), a versão do software é geralmente inferior à versão do hardware. Conforme mostrado na imagem acima, o hardware é 11.7, então você precisa instalar o software CUDA abaixo da versão 11.7 posterior.
(2) Verifique a versão de adaptação CUDA no site oficial do pytorch
Site oficial do pytorch
Conforme mostrado na figura acima, haverá relacionamentos correspondentes para as versões correspondentes. A versão 11.3 é inferior à versão 11.7 e pode ser baixada e instalada diretamente.
(3) Instale CUDA
Link para download: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
Selecione a versão correspondente para baixar e instalar. Para correspondência de versão, consulte: https://zhuanlan.zhihu.com/p/495422451
3. Instale a biblioteca Pytorch
#安装pytorch:直接输入第二部分查询到的pytorch安装语句（如上图）
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
4. Instale o Pycharm
1. Download e instalação do site oficial
Site oficial: https://www.jetbrains.com/pycharm/
Basta baixar a versão da comunidade.
2. Configure o ambiente
Você pode selecionar diretamente o ambiente de compilação com a biblioteca pytorch no pycharm.
Neste ponto, o trabalho de configuração do ambiente foi concluído! ! !