深度学习环境安装|PyCharm,Anaconda,PyTorch,CUDA,cuDNN等

本文参考了许多优秀博主的博客,大部分安装步骤可在其他博客中找到,鉴于我本人第一次安装后,时隔半年,我忘记了当时安装的许多细节和版本信息,所以再一次报错时,重装花费了大量时间。因此,我觉得有必要把主要过程记录下来,以便下次需要时快速安装。以下过程不一定适用于所有人,因为它是基于我第二次安装时所遇到的问题和关键步骤的记录,谢谢大家。

我下载的是"CUDA11.1+PyTorch1.9.0+..."

使用的conda命令是

cpp 复制代码
conda install pytorch=1.9.0 torchvision=0.10.0 torchaudio=0.9.0 cudatoolkit=11.1

前言

在win终端使用命令

cpp 复制代码
nvidia-smi

看最高支持的CUDA版本(我的是11.4)

1、关于Anaconda,PyTorch和CUDA的安装

大家可以参考这篇博文

另外我再给出几个链接,
1、pytorch和CUDA等工具包版本对照信息
2、CUDAtoolkit工具包下载
3、NVIDIA驱动程序下载
4、pytorch各版本下载(第一次安装不知道用没用;但第二次没用到,用的是conda命令安装)

首先,对于CUDA的安装,我使用2号链接下载CUDA11.1,具体流程可以参考博文(Step2和Step3,Step1视情况参考)

安装完,在win终端使用命令

cpp 复制代码
nvcc -V  

or

cpp 复制代码
nvcc --version

看CUDA安装是否成功

注意!第一个命令的V是大写,小写会有错误出现。

成功画面如下

2、在anaconda终端安装PyTorch等

使用命令(版本对照信息参考链接1

cpp 复制代码
conda install pytorch=1.9.0 torchvision=0.10.0 torchaudio=0.9.0 cudatoolkit=11.1

因为前面步骤安装了CUDA11.1,所以这条命令不知道后面还要不要安装CUDA11.1,我是完整执行了这条命令,没发现错误。

执行测试程序

执行结果如下

说明安装正确

遇到的问题

1、ImportError: DLL load failed while importing _nnls: 找不到指定的模块。
得以解决博客

但我估计用不到第二步,第一步后应该就解决了

解决办法:

第一步:conda remove --force numpy, scipy

第二步:pip install -U numpy, scipy

2、UserWarning: h5py is running against HDF5 1.10.6 when it was built against 1.10.4 ...

得以解决博客

暂时写这么多,有问题后面在更新...

相关推荐
卡梅德生物科技小能手3 分钟前
整合素家族核心靶点解析:CD51(Integrin αv)的分子机制与药物研发技术前瞻
经验分享·深度学习·生活
张二娃同学33 分钟前
Claude Code 使用教程:下载安装、CC Switch 配置、MiniMax API 获取与启动实操
人工智能·windows·深度学习·github·claude code
V搜xhliang02461 小时前
基于¹⁸F-FDG PET/CT的深度学习-影像组学-临床模型预测非小细胞肺癌脉管侵犯的价值
大数据·人工智能·python·深度学习·机器学习·机器人
XuecWu31 小时前
原生多模态颠覆Scaling Law?解读语言“参数需求型”与视觉“数据需求型”核心差异
人工智能·深度学习·算法·计算机视觉·语言模型
angleboy82 小时前
【原创】如何WIN 10/11系统下解决YOLOv13训练异常的安装指南
人工智能·深度学习·yolo
ZhuNian的学习乐园2 小时前
LLM智能体调度:从ReAct到多智能体调度
人工智能·python·深度学习
小超同学你好2 小时前
LangGraph 25. 实战:Agent资源优化怎么做?用 State 与条件边管理预算、取证与模型档位(附 SRE 分诊 demo)
人工智能·深度学习·语言模型
xianluohuanxiang2 小时前
高精度气象:极端天气一来,零售最先出问题的不是客流,而是补货体系和损失控制
开发语言·人工智能·深度学习·机器学习·零售
d1z8882 小时前
(十八)32天GPU测试从入门到精通-TensorRT-LLM 部署与优化day16
人工智能·python·深度学习·gpu·tensorrt
冰西瓜6003 小时前
深度学习的数学原理(二十七)—— 掩码注意力
人工智能·深度学习