1、深度学习环境搭建与框架使用指南

深度学习环境搭建与框架使用指南

1. 深度学习发展与环境重要性

深度学习正在彻底改变众多行业，在许多应用中，它通过做出更快、更准确的预测，已证明其性能优于人类。深度学习的进步在一定程度上归功于计算能力的提升，尤其是GPU用于数据处理，推动了从浅层神经网络向深层神经网络的飞跃。

在开始训练深度学习模型之前，搭建合适的深度学习环境至关重要。虽然可以在CPU上运行深度学习模型，但GPU能显著提高运行速度，对于运行更深、更复杂的模型来说是必不可少的。

2. 搭建深度学习环境步骤

• 检查本地GPU ：首先，检查本地机器是否有支持CUDA的NVIDIA GPU。可以在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看支持的GPU列表。
• 安装CUDA和cuDNN ：如果本地GPU在支持列表中，且尚未安装CUDA和cuDNN，则按照“Installing CUDA and cuDNN”部分的步骤进行安装。
• 使用云解决方案 ：如果本地没有NVIDIA GPU，可以选择使用云解决方案，按照“Launching a cloud solution”部分的步骤操作。

以下是搭建环境步骤的mermaid流程图：

graph LR
    A[开始] --> B{本地有CUDA - 支持GPU?}
    B -- 是 --> C[安装CUDA和cuDNN]