一、Anaconda安裝
1.安裝程序: 可以參考osusu大佬的osusu大佬的史上最詳細的Anaconda安裝教程 - 知乎 (zhihu.com)
2.創建新的虛擬環境：
安裝好anaconda后，打開anaconda prompt
這里的base是anaconda的默認環境，我們需要創建一個新的虛擬環境，需要我們在這個界面里輸入:
conda create -n your_name python=3.7-n 就是 -name的縮寫
your_name 可以替換成你們自己取的環境的名字
python=3.7 你也可以指定不同的python版本（反正刪環境方便，可以多嘗試幾個不同的python版本）
（PS：有同學會問，自己已經在電腦上安裝了python，為什么這里還要裝一遍，因為我們的專案要運行在這個虛擬環境之中，而我們這個虛擬環境中并沒有你之前安裝的python解釋器，）
下一步：在該頁面輸入
conda activate your_name 將默認的環境切換為你剛剛創建的環境
如果視窗回傳后的括號從（base）變成（your_name)就說明激活成功了，你可以用conda env list來列出你創建過的所有環境，
二、cuda安裝
1.關于cuda的簡介
可以看下這個鏈接CUDA是什么-CUDA簡介_瑾瑜將將的專欄-CSDN博客_cuda
2.檢查顯卡驅動版本資訊
在桌面滑鼠右鍵打開英偉達控制面板，打開 幫助>系統資訊>組件，就可以看到這個頁面
其中劃黃線的那個資訊就是你顯卡驅動能支持的最高cuda版本，
注意：安裝cuda的版本必須低于此版本
3.下載cuda
因為我的電腦最高適配11.1，幾乎現在市面上的電腦都是這個版本（或者高于這個版本），所以我只拿11.1的cuda舉例：
方法一（下載最快的方法）：使用這個URL黏貼到迅雷中：https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
方法二：使用百度網盤：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1tNLxqRoQjGDZNVN_-dl9pA
提取碼：az4m
方法三：（共享的OneDrive檔案，復制黏貼到瀏覽器上即可下載）
https://hdueducn-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/amoreyo_hdu_edu_cn/ETLxSgLvq-hGkkehjrpmtd8B9qwq9U2m5RmZIeLYMYVN1g?e=6AZSTy
方法四：當然，可以翻墻的同學最好去官網下載，其中包含全版本的cuda
網址：CUDA Toolkit Downloads | NVIDIA Developer
4.安裝程序
建議無腦安裝，盡量不要修改它默認的存盤路徑，點next就對了：
安裝完成之后（因為是精簡安裝，會默認安裝
注：如果安裝過vs或者是vc，請卸載掉，否則安裝包部分檔案會發生沖突
5.為cuda添加環境變數
你需要在系統環境變數的Path項下添加幾個路徑 打開控制面板，打開系統和安全，打開系統，
相關設定里打開高級系統設定，打開環境變數：
在系統變數里面打開path
點擊 編輯 -- > 新建、瀏覽
需要添加下面兩個路徑：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x646.驗證cuda是否安裝：
三、安裝pytorch
1.下載pytorch
進入pytorch官網：https://pytorch.org/get-started/locally/
然后選擇我游標選中的一行：
然后直接復制粘貼到anaconda prompt中就行
PS：conda安裝完之后自帶pip，pip也是一個包管理工具，直接復制黏貼命令列就成，安裝比較慢，沒安裝完就不要亂動，注意盡量不要換源，換了也一樣慢，還有可能報錯，
還有要切記安裝在你自己想要的虛擬環境下，
2.我遇到的問題：
1）在安裝失敗后，彈出一大串的報錯，類似這樣：
就需要你把國內源的鏈接的https換成http，如果還沒有用的話，就直接把所有更改的源刪掉用默認的源就好了，
2）如果遇到這樣的錯誤：
就要更新你的pip ，代碼如下：
python -m pip install --upgrade pip如果還是沒用，繼續這樣報錯的話，就有可能是你的pip檔案存在問題，可以重新安裝pip試一下
首先，洗掉之前的pip：
conda uninstall pip之后，重新安裝新的pip：
conda install pip安裝之后重新下載，就沒有問題了
3.驗證整體是否安裝完成：
進入你自己的虛擬環境，輸入python
#判斷是否安裝了cuda：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
回傳True，cuda就安裝好了
#判斷是否安裝了cuDNN
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_available())
回傳True，cudNN就安裝好了
就像圖片這樣，兩個都是True的話，深度學習的環境就配置好了
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標籤：AI
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