windows下安装深度学习环境

最新推荐文章于 2024-11-19 20:48:14 发布
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分类专栏： 环境安装
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012968002/article/details/86667021
本文详细介绍了如何安装Anaconda并配置环境变量，接着提供了CUDA的下载地址，最后指导读者如何通过conda安装PyTorch，是进行深度学习项目前的重要准备步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Windows深度学习环境搭建
yxfamyself的博客
06-08 3027
深度学习环境搭建
【学习记录】Windows下Pytorch深度学习环境安装与配置
weixin_66877687的博客
01-09 913
学习Pytorch\Pycharm\Anaconda等概念，理解Anaconda\Pycharm\GPU等在计算机内如何协同工作,环境配置及初步测试
【Windows】深度学习环境部署
qq_44703886的博客
08-23 1417
零基础入门深度学习快速教程
在 Windows 下搭建自己的深度学习开发环境
程序猿视角
04-23 2148
Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了Python和众多常用的科学计算类的库，如pandas、numpy、matplotlib等，以及一个强大的包管理器conda。这些库使得数据分析、可视化和处理变得更为方便。此外，Anaconda还集成了机器学习库，如Scikit-learn，适用于机器学习和深度学习等广泛的使用场景。Anaconda的特点之一是它包含了Conda，一个强大的包管理和环境管理工具。用户能够利用conda轻松创建、导出、安装和更新环境，避免环境混乱的问题。
超详细win安装深度学习环境2025年最新版（cuda11.8+torch2.2）
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window下深度学习环境安装与配置
weixin_52922837的博客
11-19 386
举例：如果要选pycharm配虚拟环境来用的话，解释器类型要选“自定义环境”，环境要选“选择现有”，类型选“python”，这个“python”一定要选Anaconda下的envs的自己创建的虚拟环境下的python.exe。这是一个写代码时底层的一个操作流程。用PyCharm写好代码后，代码传到PyCharm配置好的虚拟环境的python解释器，解释器根据代码需要去调用虚拟环境中的库和CPU，库对解释器传过来的内容返回操作给解释器，解释器根据操作去调用CPU，CPU如果根据需要通过驱动去调动GPU。
李沐的动手学深度学习的windows环境安装说明
07-06
在搭建深度学习环境时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）与 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是必不可少的组件，它们能够极大地加速基于GPU的深度学习计算过程。 ##### 1.1.1 查询显卡的驱动...
windows10环境下安装深度学习环境anaconda+pytorch+CUDA+cuDDN
01-07
windows10环境下安装深度学习环境anaconda+pytorch+CUDA+cuDDN 步骤零：安装anaconda、opencv、pytorch（这些不详细说明）。复制运行代码，如果没有报错，说明已经可以了。不过大概率不行，我的会报错提示...
Windows下PyTorch深度学习环境配置（GPU）
07-23
本文将详细介绍Windows下PyTorch深度学习环境配置，包括PyTorch的安装、Python的基础知识、深度学习相关概念、GPU和CUDA的概念、Anaconda和PyCharm的使用等。 一、Python基础知识 Python是一种编程语言，人和...
Windows下Pytorch入门深度学习环境安装与配置（CPU版本）
wanchen_Gabby的博客
07-27 2987
包含环境配置中各个软件的作用以及它们之间的关系（Python、库/包/package/library、PyTorch/Tensorflow、Anaconda、PyCharm、显卡GPU，驱动）、Windows下判断有无 NVIDIA GPU、Windows下安装 Pytorch（下载安装 Anaconda、利用conda/pip 安装PyTorch——创建虚拟环境、在其上安装PyTorch的四种方法、验证pytorch是否安装成功、安装PyCharm并进行环境配置）、如何给下载的项目配置合适的虚拟环境
Windows下安装配置深度学习环境
lldhsds的专栏
05-26 1744
下载适用于windows的Anaconda安装包，按照提示完成安装，安装过程中建议“将Anaconda添加到系统环境变量中”勾选。我这里下载安装cuDNN 8.9.7 for CUDA 11.x，下载界面会有说明cuDNN与cuda的配置关系。关于anaconda安装的详细细节可以参考我的另外一篇博客，《anaconda的安装和使用》。将解压后的对应目录文件复制到你的CUDA对应安装目录中。下载并安装适合你显卡的最新驱动，我这里下载的安装包版本为。下载CUDA安装程序。，满足配套关系，下载后的安装包为。
Windows下深度学习环境配置(超详细跟李沐学Ai)
clayt的博客
08-16 7254
安装的软件有miniconda，CUDA，Pycharm，需要安装的包有Pytorch，jupyter，d2l
Windows深度学习环境的配置(从不会到学会！最全版！)
qq_56049202的博客
07-04 5830
一看就会！在电脑上配置windows深度学习环境：anaconda+pycharm+cuda+cudnn+pytorch，包含装配教程和对应使用教程（基础使用），并在每一步安装过程演示结束后会提供软件下载地址
Windows操作系统下深度学习环境的搭建
BingY_998的博客
07-28 1079
Windows操作系统下深度学习环境的安装1、Anaconda3安装2、Pytorch和Cuda安装3、cuDNN安装 1、Anaconda3安装 首先在浏览器，Anaconda官方网站中下载Anaconda安装包 （个人版）下载网址：https://www.anaconda.com/products/individual 下载完成进行安装： 选择All Users 此处自定义安装目录，然后next 此处将两项全部选择： ①将Anaconda3自动添加到系统环境变量中 ②安装Anaconda3此版
在window下搭建深度学习环境_cuda+cudnn+Pytorch
weixin_44468861的博客
03-25 2913
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
windows搭建深度学习环境详细教程
柏拉图工作室-AI学科
10-14 5645
下载Miniconda Miniconda的官网：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 官网下载速度慢，直接去清华镜像网站下载红框，框出来的版本：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 安装Miniconda 下载完成，我们开始安装： 一路Next， 虚拟环境操作 添加国内源 快捷键：win + r，打开命令行，如图： 出现如下图：执行：conda config --
windows 深度学习环境配置
baihuang2797的博客
08-12 218
windows cuda10 安装 下载cuda 和cudnn 参照视频 测试: nvcc -V pytroch 安装链接 pip3 install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # 测试 import tensorflow tensorflo...
2024年Windows11搭建深度学习环境
weixin_43946736的博客
05-07 1992
以本人的电脑配置搭建深度学习环境，WIndows11安装Pytorch，显卡驱动/Cuda/cuDNN/Pytorch在线安装和离线安装
windows server2016安装深度学习环境
最新发布
01-23
### 安装配置深度学习框架 #### 选择合适的深度学习框架 在Windows Server 2016上安装深度学习框架前，需考虑不同框架的支持情况。常见的深度学习框架有TensorFlow、Caffe、Theano、Keras等[^2]。其中一些框架可能对特定操作系统版本有更好的支持。 #### 准备工作 为了确保顺利安装，建议先更新系统并安装必要的开发工具和库： ```powershell # 更新PowerShellGet模块以获得最新的包管理功能 Install-Module -Name PowerShellGet -Force -AllowClobber # 使用Chocolatey来简化软件包的安装过程 Set-Force; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1')) ``` #### Python环境设置 大多数现代深度学习框架基于Python构建，因此需要首先建立一个稳定的Python运行时环境： ```bash # 安装Anaconda发行版，它包含了大量科学计算所需的预编译包 choco install anaconda3 -y # 创建一个新的虚拟环境用于隔离项目依赖关系 conda create --name dl_env python=3.8 conda activate dl_env ``` #### GPU驱动程序与CUDA Toolkit 如果计划利用GPU加速训练，则还需要准备相应的显卡驱动以及NVIDIA CUDA toolkit: ```cmd # 访问NVIDIA官方网站下载适用于Windows Server 2016平台的最新稳定版驱动器 # https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us # 下载完成后按照提示完成图形驱动的安装流程... # 接着前往CUDA官网获取对应版本的toolkit installer # https://developer.nvidia.com/cuda-downloads # 同样遵循向导指引直至结束... ``` #### 安装目标深度学习框架 这里以安装`tensorflow-gpu`为例展示具体操作方法： ```bash pip install tensorflow-gpu==2.4.0 ``` 注意：版本号的选择取决于所使用的CUDA版本兼容性，请查阅官方文档确认最佳组合[^1]。 #### 验证安装成功与否 最后通过简单的测试脚本来验证整个环境是否正常运作： ```python import tensorflow as tf print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))) ``` 当上述命令能够返回合理的数值而非报错信息时即表明安装顺利完成！
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