windows10系统PYthon深度学习环境安装(Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow,Pycharm)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了windows10系统PYthon深度学习环境安装(Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow,Pycharm)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、 總體说明
1、說明:總體採用https://blog.csdn.net/zhizhuxy999/article/details/90442600方法,部分步驟由於版本變化,進行了調整。
2、基本概念

  1. 编程语言/编译器:Python。Python的特点是“用最少的代码干最多的事”。Python 2即在2020年停止更新,所以现在学习Python 3是最好的选择。
  2. Python管理環境:Windows系统是目前占有率最高的桌面操作系统,本身不包含Python环境。因:此我们首先需要下载Python环境,这里推荐的Python环境管理工具是Anaconda。管理環境採用Anaconda3,Anaconda Navigator 2.3版本,Python3.10。
  3. 编辑器:Pycharm。非常好用的Python集成开发环境。
  4. 深度学习框架1:Pytorch。Facebook支持的深度学习框架,学习曲线较为平缓,非常适合初学者、研究人员。
  5. 深度学习框架2:Tensorflow。谷歌支持的深度学习框架,学习曲线较为陡峭,目前更适合工程人员。TF 2.0版本正在开发中,相对于之前的TF 1.x会有较大的调整和变化。
  6. 图形处理器:主流深度学习框架依赖Nvidia GPU的CUDA和CuDNN。如果你的电脑有Nvidia GPU,可以加速深度学习程序的执行。
    二、 安裝步驟
    接下来我们将介绍深度学习环境在Windows上的安装方法。
    1、Python管理環境安裝
  7. 原文是从官网下载安装Anaconda (Python 3.7版本),不知為什麼沒成功,華軍網上搜到這個下載。應該很多地方都可以下載。
    http://soft.onlinedown.net/soft/10009155.htm
    文件名Anaconda2022.05Windows_64.exe
  8. 直接安裝就行,這個步驟很正常
    3)在程序中運行命令行,底下那個好用。一般推薦右鍵管理員運行,我安裝過程中沒用,遇到了一些文件不能刪除的問題,手動刪除的。
    windows10系统PYthon深度学习环境安装(Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow,Pycharm)

出現以下命令行窗口就算正常了。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-417826.html

到了这里,关于windows10系统PYthon深度学习环境安装(Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow,Pycharm)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【深度学习】windows10环境配置详细教程

    Anaconda3常用命令 【官方地址】 页面拉倒底部,下载最新版本 挂VPN下载速度才能起来 安装过程: next–同意协议–所有用户–选择安装位置–确认–安装完成 安装完成: CMD打开命令终执行命令,表示正在使用conda基本版的环境。 可能会出现 “‘conda’ 不是内部或外部命令,也不是

    2023年04月09日
    浏览(53)
  • 【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)

    一般情况下,我们的本地文件项目直接使用本机的GPU/CPU在编译器上编译调试。但是由于深度学习中神经网络模型庞大,在计算时常常会出现爆显存的问题,较小的显存不能满足计算需求。因此通常使用一台有着“大显存”的服务器来代替本机“小显存”以完成运算,我们期待

    2024年02月05日
    浏览(60)
  • 【深度学习】【三维重建】windows10环境配置PyTorch3d详细教程

    本人windows10下使用【Code for Neural Reflectance Surfaces (NeRS)】算法时需要搭建PyTorch3d环境,故此以详细教程以该算法依赖的环境版本为参照。 应很多朋友的要求,博主将自己的pytorch3d的conda环境打包放在【百度云盘;提取码:3tyw 】供大家参考,注意环境版本要求保持一致,并不适合

    2024年02月11日
    浏览(46)
  • 【深度学习】Windows10中下安装多版本CUDA及其切换

    大多数情况下可以在anaconda虚拟环境中安装独立的cuda/cudnn,这中方式可以为用户提供多个互相独立的cuda版本,但anaconda并不支持部分版本的cuda/cudnn,因此需要在本地上配置多个版本的cuda/cudnn,并根据需求完成切换。 右键电脑–属性–高级系统设置–环境变量 当前已经安装两

    2024年02月04日
    浏览(56)
  • 跟着李沐学AI(动手学深度学习 PyTorch版)学习笔记——03安装(环境配置d2l、pytorch)(python3.7版本+Windows+各种问题解决措施)

    1.下载Miniconda下载地址 2.在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”选项 3.检验win+R,输入cmd,在文本框输入conda --version 1.点击该链接+点击jupyter记事本下载压缩包 2.解压该压缩包 3.在解压后的文件夹地址栏输入cmd回车进入命令模式。 1.conda和pip默认使⽤

    2024年02月12日
    浏览(44)
  • windows11 安装cuda和cudnn深度学习开发环境

    首先先要确认自己的显卡最高能支持到cuda的版本,一般是不限制版本号的。 然后在官网地址下载: cuDNN的官网下载地址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer CUDA 的下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 有一点需要注意的是,需要查看cuda支持的cudnn版本:  找与自己的cuda 版本对于的

    2024年02月16日
    浏览(43)
  • Linux系统安装Anaconda3,并配置pytorch环境

    1、下载Linux系统的Anaconda3,在官网或者清华镜像都行。 2、在自己电脑上下载后把Anaconda3安装包上传到相应的Linux服务器上。 3、运行安装包  4、按回车键进入注册信息页面,可以一直按回车键阅读,也可以直接按q键跳过,最后输入yes接受协议。  5、默认安装在用户目录下,

    2023年04月09日
    浏览(50)
  • 动手深度学习——Windows下的环境安装流程(一步一步安装,图文并配)

    文章参考来源:http://t.csdn.cn/tu8V8 安装Miniconda 根据操作系统下载并安装Miniconda,在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”选项(如当conda版本为4.6.14时)。 Windows用户就选择Windows版本就可以了,按需选择32位或64位 安装好后,按下列步骤进行。 等待安

    2024年02月09日
    浏览(44)
  • MySQL 8.026 下载及安装教程-Windows 10系统环境

    官方: https://www.mysql.com/ MySQL官方提供了两种不同的版本: 社区版本(MySQL Community Server) 免费, MySQL不提供任何技术支持 商业版本(MySQL Enterprise Edition) 收费,可以使用30天,官方提供技术支持 下载地址: https://downloads.mysql.com/archives/installer/ 1). 双击官方下来的安装包文件

    2024年04月13日
    浏览(73)
  • Windows安装GPU环境CUDA、深度学习框架Tensorflow和Pytorch

    Windows安装GPU环境CUDA、深度学习框架Tensorflow和Pytorch 首先需要安装GPU环境,包括cuda和cudnn。 深度学习本质上就是训练深度卷积神经网络。 cuda:显卡能够完成并行计算任务,所有的操作是比较底层的、复杂的。 cudnn:在cuda之上有一个专门用于深度神经网络的SDK库来加速完成相

    2023年04月26日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包