7.CUDA和Anaconda

俗话说，“工欲善其事，必先利其器”。在我们进行深度学习的实践之前，首先需要搭建好开发环境。这一章的任务就是完成这些准备工作。本节课的目标是安装好CUDA和Anaconda

CUDA全称是Compute Unified Device Architecture，是一个由英伟达公司开发的并行计算架构，它可以在显卡上执行计算任务，通过将复杂的计算任务分配到多个处理机上进行并行处理，从而提高计算速度。CUDA主要用于科学计算、人工智能和游戏开发等领域。

要使用CUDA，首先需要特定的硬件和软件支持。首先，你需要拥有支持CUDA的显卡，通常是英伟达的GeForce或Quadro系列。然后，不要随意下载版本安装，需要根据自己电脑显卡驱动的版本安装相应支持的CUDA版本，否则可能会出现不兼容的情况。

接下来，需要确认你的电脑显卡型号是否支持CUDA的安装。你可以访问英伟达官网，在支持的产品列表中查找你的显卡型号，并查看它是否支持CUDA。如果你的显卡较老，官网也提供了旧版CUDA的GPU页面供你查看。

确认电脑显卡型号支持CUDA的安装后，你需要查看自己电脑的显卡驱动版本。具体的查看方法是：在电脑桌面单击鼠标右键，选择NVIDIA控制面板。在打开的面板里点击左下角的“系统信息”，在弹出的系统信息界面里，你可以看到驱动程序版本信息。

查看完显卡驱动版本后，你需要根据驱动版本在英伟达CUDA版本信息中查找对应支持的最高CUDA版本。比如，如果你的显卡驱动是472.12版本，那么最高能安装的CUDA版本可能是11.4.0。

找到能支持的最高版本后，打开CUDA下载地址，直接下载对应的CUDA Toolkit。下载完成后，双击下载的EXE文件进行安装，按照提示进行即可。安装完成后，你可以在CMD命令行中输入nvcc -V（注意是V大写），然后回车。如果成功，就会返回CUDA的版本号。

安装完CUDA后，我们来看一看Anaconda。Anaconda是一个用于科学计算、数据分析和机器学习的发行版，它包含了许多常用的科学计算、数据分析和机器学习的库。通过Anaconda的包管理器conda，你可以方便地安装和管理这些库。

打开Anaco