深度学习（一）环境配置

1、安装PyCharm

 https://pan.baidu.com/s/1I2q6TZ5GIDgFi09CpwhA0Q?pwd=cwky 提取码: cwky 

（1）管理员身份运行

（2）修改路径

（3）快捷方式

（4）install

温馨提示：如果需要安装多个软件，只需要执行一次步骤（5）

（5）将JetBrainsCrack复制到C盘

（6）打开软件填写密钥

（7）结束

2、安装Anaconda

这个下载安装比较简单，可以直接下载我提供好的
https://pan.baidu.com/s/1s7PdxkXHsq4_Nu917VcjqA?pwd=hej6 提取码: hej6 

3、创建虚拟环境

（1）创建

a、进入到安装的Anaconda控制台

//conda create -n 名字 python=版本
conda create -n yolov8 python=3.8

给自己的虚拟环境起一个名字，pyhton版本选择适合自己项目的版本，这里选择3.8，一般情况下够用了。

创建完成

b、查看虚拟环境列表

conda env list

（2） 激活环境

conda activate yolov8

会从base切换到yolov8虚拟环境

（3）删除虚拟环境

如果虚拟环境创建错误，或者版本选择错误，可以采用命令删除

conda remove -n yolov8 --all

4、安装cuda

（1）查看显卡驱动

打开NVIFIA显卡控制面板

查看自己显卡对应的CUDA 版本（CUDA 12.6 Update 3 Release Notes）

（2）下载CUDA ToolKit

下载CUDA Toolkit   官网地址（CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer）

下载后直接进行默认安装即可

默认地址：

添加环境变量：

安装cudnn

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

选择版本对应的压缩文件，解压缩后得到bin、include、lib相应的配置文件，添加到cuda默认的安装目录。

（3）安装cuDNN

下载地址：cuDNN 9.6.0 Downloads | NVIDIA Developer

将这三个文件夹复制到CUDA的安装目录下。默认的安装路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7。

配置环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libnvvp

查看是否安装成功 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite路径下进入cmd

分别输入bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe

安装成功

5、安装Pytorch

进入虚拟环境安装pytorch

a、确定驱动版本：nvidia-smi

 b、配置镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/

没有匹配的包（解决：更换镜像）

根据Could not find a version that satisfies the requirement 安装包名字 查问题
会提示换成国内的pip源 可以解决问题

方法一：pip install 安装包名字 -i http://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com //豆瓣镜像网站

方法二：pip install 安装包名字 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com //豆瓣

方法三：pip install 安装包名字 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn //清华大学

还有下面几个国内pip 源，大家可以依次按照上面的方法试下

1)http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 阿里云
2)https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科技大学
3) http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学

c、下载安装

这里推荐两个版本，推荐下面第一种，但是本人是以安装第二个为例子进行演示

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6、配置pycharm