安装深度学习所需要的程序---1

这篇文章的目标是为了讲解使用GPU做深度学习的模型训练所需要做哪些工作。
未来怎么把实验室里面的四块GPU 联合分布训练。

1、更新驱动
本人GPU 是比较老款。GeForce mx150
在英伟达官网上找到这款n卡的驱动，进行安装。
我找了一款不是最新的驱动，他支持cuda11.1 （计算平台，助力训练数据）

2、安装cuda
依然在N卡的官网上下载 cuda的安装包，以及对应的cudnn。将俩者的文件夹对应做组合。

3、安装pytorch
使用anaconda 安装python环境 以及开发环境的所需的其他库
在anaconda ，创建了一个pytorch环境，安装pytorch 1.x 版本。
在pytorch官网上，有对应cuda的pytorch 版本
安装pytorch方式有pip安装，conda安装

本人遇到的坑：
1、cuda的安装，要自定义，不能用推荐方式的精简版
如果不注意安装了精简版，要卸载（找其他的教程，删除一些东西），再重新安装，（也要避免安装重复的包）

2、在装pytorch 1.8.1 时候，我用官网上的conda命令，去下载安装。但最后pycharm里面显示的版本号是 pytorch1.6。而且没有找到cuda。
这个问题目前还未解决，但我要准备开始先用pytorch 1.6 来做学习，未来遇到bug再处理。

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