windows配置深度学习环境时遇到的问题

本文详细描述了作者在Windows上配置CUDA和PyTorch环境时遇到的问题,包括版本选择、源码下载、环境变量设置以及虚拟环境管理,重点强调了版本兼容性和清理无用文件的重要性。
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连续捣鼓了一周,总算最后在windows上把环境配好了,用这篇博客记录一下windows上遇到的一些问题

首先不建议用高版本的cuda,资料少不说,pytorch兼容性问题也不太清楚

anaconda直接在官网下最新版本就好,用源或者老版本可能会遇到一些未知问题,得自配环境变量

最好先找到源有的python-cuda-pytorch一整套版本,再挨个下载,清华源,ustc源也可

版本这个问题一定要注意,很多时候你的版本虽然兼容,最后下载pytorch时不管是从官网下或者你用自己的源下载,pytorch都是cpu版本的。最重要的就是保证你的源有你的cuda和python版本对应的pytorch!!!

记得清理.conda目录下没有依赖的文件,占空间很大

本地的虚拟环境里的cuda不一样,本地主要负责支持nvcc等指令,得分开安装,本地最好与虚拟版本一致

以后有机会会继续尝试ubuntu双系统或者服务器环境配置

推荐博客:【conda安装GPU版pytorch,结果却是cpu版本[找到问题根源,从容解决] - 优快云 App】http://t.csdnimg.cn/VkRqq

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