深度学习GPU加速配置

windows10配置Miniconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm环境

参考视频

环境配置

1.MiniConda

下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

打开Anaconda Prompt(MiniConda)，依次输入以下命令

1
2
3
4

conda create -n py2021 python=3.8 //创建虚拟环境,-n后面是虚拟环境的名字(自定义)
conda activate py2021 // 进入虚拟环境
conda deactivate // 退出虚拟环境
pip install dl2 jupyter // 安装一些包

2.Cuda

在Nvidia控制面板中查看自己的CUDA驱动版本，我这里是11.5

可以选择安装11.5及以下的CUDA环境，推荐安装10.1

下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

在cmd中输入下列命令检查是否安装成功

1

nvcc -V

查看自己的显卡使用

1

nvidia-smi

3.Cudnn

安装适用于CUDA10.1的Cudnn，这里我安装的是cuDNN v7.6.5

4.TensorFlow

安装Gpu版本的TensorFlow-gpu==2.2

1
2

pip install tensorflow-gpu==2.2
pip install keras==2.3.1

5.Pytorch

使用pip安装

1

pip3 install torch==1.8.2+cu102 torchvision==0.9.2+cu102 torchaudio===0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

6.Pycharm

在Pycharm中,使用Conda虚拟环境

7.总结

深度学习环境总结如下：

• Miniconda 4.10.3(最新版)
• python3.8
• Cuda 10.1
• Cudnn v7.6.5
• TensorFlow 2.2
• keras 2.3.1
• Pycharm2021.1.3专业版