保姆级教你从零开始配置win10深度学习环境anaconda+python3+tensorflow+pytorch+cuda+cudnn+pycharm全家桶
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了保姆级教你从零开始配置win10深度学习环境anaconda+python3+tensorflow+pytorch+cuda+cudnn+pycharm全家桶，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3524字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
自从开始接触深度学习就踩坑不断，一言不合就要装各种东西，这里记录一下自己的折腾过程，也写一个教材教小白们入坑。#我也是小白#请大家多指教
1、准备工作
1.1 确定自己电脑的显卡配置
今天介绍的方法只支持NVIDIA显卡的用户。确定自己显卡型号，到下方网站查询其算力是否大于3.5（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）下面为节选，目前主流的GPU算力基本上都符合标准。
1.2 为自己的显卡安装最新的显卡驱动（https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）
2、确定python版本后安装anaconda
? 转到清华的anaconda镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
? 确定希望安装的tensorflow版本：由于tensorflow2.x删除了很多原来tensorflow1.x的API，做了很多精简，而现在网上很多教程都是基于Tensorflow1.x，所以还是有很多坑。建议下载python3.6，适配tensorflow1.x，所以选择下载 Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe （适合win10 64位）
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe（点击直接下载）win10_x64
如果想安装tensorflow2.x则直接下载安装最新版本即可
下载后开始安装，建议在你的一个盘（非c盘）的根目录新建一个‘python’的文件夹，与python有关的软件都装到里面。（注意第二张图，如果电脑从来没安装过python 则两个都勾选）。然后等待安装完毕即可。
3、安装pycharm （可以跟上一部同时进行）
pycharm相当于你写代码的地方，有社区版和专业版，初学者社区版即可
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows（下载Community版即可）速度较慢
下载完安装即可，建议安装到上一步的python/pycharm 文件夹
配置编译器
下载完成之后打开软件随意新建一个项目来到下面这个界面。点击左上角File->Setting->Project->Project Interpreter->Show all->【+】号
找到Conda Environment->Existing environment->Interpreter 选择之前安装的python\anaconda\python.exe文件。勾选Make available to all projects 到此你已经可以开始编程了。可以试试最喜欢的【Hello World】
pip、anaconda改用国内源
pip换源
在系统盘user/xx/新建pip目录，如C:/用户/xx/pip 里面新建pip.ini文件填入以下内容保存
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
anaconda换源
win+R打开运行，输入cmd回车进入命令提示符界面，分别输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes
4、安装CUDA10.0和CUDNN7.6.5
4.1 下载合适版本的CUDA10.0 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
选择精简安装（也可以到自定义里自定义安装位置—记住安装位置）
安装完在命令提示符里验证安装，显示下图即安装成功
nvcc -V
若没显示则检查安装，或者检查环境变量是否有一相应的环境变量，添加后并重试
4.2下载cudnn https://developer.nvidia.com/cudnn
点击下载后注册一个账号（可以用社交媒体QQ什么的注册）下载对于版本的CUDNN7.6.5
将解压出来的文件复制到你CUDA10.0的安装路径
默认路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
5、安装Tensorflow
win+R打开运行，输入cmd回车进入命令提示符界面，分别输入
#升级 pip
pip install --upgrade pip
#安装tensorflow-gpu==1.15.2
pip install tensorflow-gpu==1.15.2
#安装pytorch
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
安装过程中可能会出现一些报标红报错 ERROR：Cannot uninstall ‘xxx’ 则运行
pip install --ignore-installed xxx
#并重新运行
pip install tensorflow-gpu==1.15.2
6、安装成功实验
打开命令提示符，依次输入以下命令且无报错，dll文件加载成功的话，则安装完成
python
import tensorflow as tf
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的保姆级教你从零开始配置win10深度学习环境anaconda+python3+tensorflow+pytorch+cuda+cudnn+pycharm全家桶全部内容，希望文章能够帮你解决保姆级教你从零开始配置win10深度学习环境anaconda+python3+tensorflow+pytorch+cuda+cudnn+pycharm全家桶所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。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。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。