深度学习环境

查看电脑配置

1. nvcc -V 查看安装的CUDA版本。
   
2. nvidia-smi查看可以支持的CUDA版本
   
3. pip list查看安装的python库。
4. pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113，安装对应CUDA版本的torch。（注：官网上目前只有11.8+的，直接复制命令，把末尾的118改成113）

检验是否安装成功

import torch
print("PyTorch 是否支持 GPU：", torch.cuda.is_available())
print("PyTorch 可用的 GPU 数量：", torch.cuda.device_count())
print("PyTorch 当前 GPU 名称：", torch.cuda.get_device_name(0))
print("PyTorch 当前 GPU 内存：", torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / (1024.0 ** 3), "GB")

注：

1. 如果同时import tensorflow和torch，会报错：

Traceback (most recent call last):
  File "d:/code/py/test_dl.py", line 3, in <module>
    import torch
  File "D:\conda\envs\py38\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 124, in <module>
    raise err
OSError: [WinError 182] 操作系统无法运行 %1。 Error loading "D:\conda\envs\py38\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.

2. tensorflow 直接pip install是2.10.0版本，不支持GPU。而且据网友说配置GPU版本太麻烦了，所以不管了。

参考

1. https://blog.youkuaiyun.com/qq_45377297/article/details/145109417
2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/466991365

问题

1. 对显卡，GPU型号啥的还没有实感。