- 在www.paddlepaddle.org.cn中如图安装。
- 打开cmd确认是否安装完成。
- 点击状态栏中的“开始”，搜索“cmd”：
- 输入“nvidia-smi”并回车，出现以下页面：
- 输入“nvcc --version”
情况1：
情况2：
说明未安装cuda——打开CUDA Toolkit 11.7 Downloads | NVIDIA 开rutu
如上图进行安装。注：使用默认路径安装
安装完成后再次打开cmd输入
nvcc --version
- 从网上下载对应版本的cudnn文件，将下图中三个文件夹复制到“CUDA”-“v11.7”目录下（如下图）
需要权限就点击“继续”
- 参考本系列教程2（CPU版本）完成Anaconda的安装
-
安装完成后，启动Anaconda软件，点击左侧的Home，在右边的CMD.exe Prompt下面，点击Launch按钮。
此时便打开了Anaconda的base环境的CMD命令操作界面。该操作界面中，输入提示符前面的(base)表示这是base虚拟环境。我们接下来将创建一个专门用于PaddleX操作的虚拟环境。
- 在该命令窗口中，输入命令
conda create -n paddlex python==3.8
该命令的含义是创建一个新的虚拟环境，命名为paddlex，选择python版本为3.8
- 接下来，启动该虚拟环境。输入命令
conda activate paddlex
此时会发现命令行前面的括号里，变成了paddlex，说明已经成功切换到paddlex环境了。激活刚刚创建的虚拟环境，如果前面的括号中显示的是刚创建的虚拟环境名字 paddlex，则说明已经激活并进入到该环境中。
- 输入命令
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
- 安装成功后，再输入命令：
pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
- 安装完成后，输入命令：
conda list
可以看到，划线的四个包都安装成功即可。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-464626.html
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到了这里，关于Paddlex入门教程2：搭建并配置Paddlex的推理环境（GPU版本）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！
