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Windows 深度学习配置详解(CUDA、Pytorch、Tensorflow)

1、安装visual studio (如果已安装则忽略)可以是VS2015、2017、2019

2、安装cuda
各版本cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择合适版本,建议选择前参考:
https://pytorch.org/get-started/locally/(Pytorch)注意现在先不装Pytorch,这个链接是选择cuda时的参考
https://www.tensorflow.org/install/source_windows(Tensorflow)注意现在先不装Tensorflow,同为参考
不宜选择过高版本
正常安装后,电脑环境变量里应该已经有相应路径了,无需自己配置。

3、安装cudnn
下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
需要注册登录账号,选择与cuda匹配的版本
下载完成后解压,将cuda文件夹里的所有文件(bin、include、lib)复制到cuda安装位置,例:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

4、安装Python,建议使用anaconda
下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual
官网上现在最新版是Python 3.8,现有部分库不支持,因此可以下载历史版本。
各版本下载地址:
https://repo.anaconda.com/archive/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
安装过程中勾选添加到环境变量的路径。

5、安装Pytorch
Pytorch最新版:https://pytorch.org/get-started/locally/
Pytorch各版本:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
WIN +R 输入cmd打开命令行,输入上面的命令代码即可。

6、安装Tensorflow
WIN +R 输入cmd打开命令行:
pip install tensorflow-gpu
特定版本:
pip install tensorflow-gpu=1.14.1
其它源:
pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ (阿里云)
pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ (清华大学)
pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/(中国科学技术大学)

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