关键点检测（一）-优快云博客

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一、anaconda和pycharm的安装

二、环境配置（GPU）

1、打开anaconda，点击右下角那个add new interpreter，然后点击interpreter setting，然后点击add local interpreter....，就会出现下图的界面，在这里添加环境。

2、在这里选择conda environment 然后选择python3.9版本，这个make available to all projects不建议勾上（如果是只有这一个环境就勾上吧）。

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

4、检查环境安装

# 检查 Pytorch
import torch, torchvision
print('Pytorch 版本', torch.__version__)
print('CUDA 是否可用',torch.cuda.is_available())

5、更新NVIDIA

这里大家选择自己的显卡型号即可，这个下载类型有两个，就下那个game ready即可，学习之余还可以打一打csgo放松一下自己。下载下来以后，直接安装，然后他会提示你要重启电脑，重启就完事儿了，重启电脑以后，会像第一次开机一样，重新设置这那的，别怕，不是系统崩了，只是显卡驱动重装了而已。

6、安装cuda和cudnn（下方是链接）（型号：cuda11.5.0+cudnn8.3.2+tensorflow2.6.1）

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

cuda下载完毕以后，先不要着急安装，因为cuda的开发平台会涉及到c++等，所以，你还需要下一个visual studio，下面是下载链接。

Visual Studio: 面向软件开发人员和 Teams 的 IDE 和代码编辑器 (microsoft.com)这个c++的桌面开发如果全部下完还是挺大的，但是我们用不着，按照下图下载安装即可，其他的都不用管。

然后再开始安装cuda，直接点击安装，然后一路next就可以了，第一次安装会下载一些依赖包啥的，让他下就完事儿了。

cudnn的下载稍微有点麻烦，要注册个账号，还要加入啥开发者计划这那的，跟着点就行了cudnn下载完以后，是一个文件夹。

在cudnn里面，有3个文件夹，分别是bin，include和lib，打开c盘，在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5这个路径下能找到跟他相同的三个文件夹，然后，把cudnn里的这三个文件夹里面的东西分别复制到对应的cuda的文件夹里面，然后重启电脑。到这里，cuda和cudnn就算是安装完成了。