华为Linux笔记本送u盘谁送的,再剁手,记双十一入华为MateBook 13 锐龙 第三方Linux版...

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HUAWEI 华为 MateBook D 14 2021款 14英寸 轻薄本

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4999元起

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HUAWEI 华为 MateBook D 15 2021款 15.6英寸 轻薄本

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4999元起

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HUAWEI 华为 MateBook X Pro 2021款 13.9英寸 轻薄本 翡冷翠(酷睿i7-1165G7、核芯显卡、16GB、512GB SSD、3K)

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10299元起

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HUAWEI 华为 MateBook 14 第三方Linux版 笔记本电脑

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5299元起

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Honor 荣耀 MagicBook 2019 第三方Linux版 14英寸笔记本电脑(R7 3700U、8GB、512GB、指纹识别)

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4399元起

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HUAWEI 华为 MateBook D 15 2020款 15.6英寸 轻薄本 银色(锐龙R7-4700U、核芯显卡、16GB、512GB SSD、1080P、IPS、60Hz、BohL-WFP9)

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4699元起

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HUAWEI 华为 MateBook 14 14英寸 笔记本电脑 (灰色、酷睿i5-8265U、8GB、512GB SSD、MX250)

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5999元起

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HUAWEI 华为 MateBook D 14 14.0英寸 轻薄本 皓月银(酷睿i5-10210U、MX250、16GB、512GB SSD、1080P、IPS)

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5399元起

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HUAWEI 华为 随行WiFi3

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HUAWEI 华为 荣耀 MagicBook VLT-W60 14.0英寸笔记本电脑(星云紫、i7-8550U、8G、256GB SSD、NVIDIA GeForce MX150)

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5649元起

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HUAWEI 华为 MateBook D 15 15.6英寸 轻薄本 皓月银(酷睿i5-10210U、MX250、16GB、512GB SSD、1080P、IPS)

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5439元起

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Honor 荣耀 MagicBook 2019 14英寸笔记本电脑(R5 3500U、16GB、512GB、Linux)

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4499元起

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HUAWEI 华为 MateBook 13 2020款 13英寸 轻薄本

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4599元起

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HUAWEI 华为 MateBook X Pro 2021款 13.9英寸 轻薄本 深空灰(酷睿i7-10510U、核芯显卡、16GB、1TB SSD、3K、IPS)

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9999元起

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HUAWEI 华为 MateBook 14 2020款 14英寸 轻薄本 深空灰(锐龙R5-4600H、核芯显卡、16GB、512GB SSD、2K、IPS、KLV-W19)

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4999元起

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HUAWEI 华为 MateBook D 15 锐龙版 15.6英寸 轻薄本 银色(锐龙R5-3500U、核芯显卡、16GB、256GB SSD+1TB HDD、1080P、IPS)

HUAWEI 华为 MateBook D 15 锐龙版 15.6英寸 轻薄本 银色(锐龙R5-3500U、核芯显卡、16GB、256GB SSD+1TB HDD、1080P、IPS)

4299元起

<think>好的,用户想在荣耀MagicBook 15上配置深度学习环境,包括CUDA、cuDNN、TensorFlow或PyTorch。我需要一步步指导他们,同时结合他们提供的引用信息。 首先,确认笔记本的硬件和系统。根据引用2和3,MagicBook 15可能有不同的型号,比如酷睿i5或锐龙,需要先确定用户的具体型号。不过用户提到的是安装CUDA,所以可能是指带有NVIDIA显卡的本。但荣耀MagicBook 15有些型号可能只有集显,比如引用4提到的是MagicBook 2018款,有MX150显卡。用户需要先检查自己的笔记本是否有独立GPU,比如NVIDIA的型号,否则可能无法安装CUDA。这一步很关键,如果只有集显,可能无法进行GPU加速的深度学习。 然后,安装驱动。引用1提到安装NVIDIA Studio驱动,但用户可能使用的是普通驱动。需要指导他们更新到最新驱动,或者Studio驱动。需要访问NVIDIA官网或者使用GeForce Experience来安装。引用4中的MX150可能支持CUDA,但需要查看计算能力是否足够,比如MX150的计算能力可能较低,影响性能。 接下来是安装CUDA和cuDNN。根据引用4,用户之前创建了conda环境,可能需要使用conda来安装CUDA工具包,避免与系统环境冲突。需要建议用户创建虚拟环境,如conda create -n pytorch python=3.x。然后安装对应本的CUDA和cuDNN,可能通过conda直接安装,这样会自动处理依赖。例如,conda install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2,然后安装PyTorch或TensorFlow的GPU本。 安装框架时,要确保本匹配。比如PyTorch的官方命令可能指定cudatoolkit本,用户需要根据CUDA本选择。引用4中使用的是conda安装,可能更便捷。同时,用户可能需要设置环境变量,如CUDA_HOME,但conda安装可能自动处理这些。 验证安装部分,需要指导用户运行简单的Python代码检查CUDA是否可用,比如torch.cuda.is_available()。如果遇到问题,可能需要检查驱动本与CUDA的兼容性,或者重新安装对应本。 注意事项方面,MX150这样的显卡计算能力可能有限,可能影响训练速度,需要提醒用户可能仅适合学习或小型项目。另外,系统备份很重要,引用2和3提到原厂系统备份,建议用户安装前备份系统,避免出现问题。 最后生成相关问题,可能涉及驱动安装问题、虚拟环境管理、框架本选择等。</think>### 逐步配置指南 以下是在荣耀MagicBook 15上搭建深度学习环境的步骤(以NVIDIA显卡为例): #### 1. **确认硬件与系统兼容性** - 检查显卡型号:需为NVIDIA显卡(如MX150/MX250等),支持CUDA加速。 - 操作系统:建议使用Windows 10/11(原厂系统已预装驱动,见引用[2][^2]和[3][^3])。 #### 2. **安装NVIDIA显卡驱动** - 更新至最新驱动程序: - 访问[NVIDIA官网](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx)或使用GeForce Experience更新驱动[^1]。 - 验证驱动安装: ```bash nvidia-smi # 查看显卡信息与CUDA本 ``` #### 3. **安装CUDA与cuDNN** - **CUDA Toolkit**: - 根据PyTorch/TensorFlow官方要求选择本(如CUDA 11.3)。 - 通过conda安装(推荐): ```bash conda create -n dl_env python=3.9 conda activate dl_env conda install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2 # 自动匹配依赖[^4] ``` - **动安装(可选)**: - 从[NVIDIA CUDA Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载对应本,按提示安装。 #### 4. **安装深度学习框架** - **PyTorch GPU**: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.3 -c pytorch -c nvidia ``` - **TensorFlow GPU**: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.6.0 # 需与CUDA本匹配 ``` #### 5. **验证环境** - **PyTorch验证**: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True ``` - **TensorFlow验证**: ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 应显示GPU信息 ``` #### 6. **注意事项** - 若使用MX系列显卡(如MX150),需确认其计算能力(如Compute Capability 6.1)是否满足框架最低要求。 - 建议通过conda管理环境,避免依赖冲突。 - 安装前备份系统(参考引用[2][^2]的方法)。 --- ###
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