Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习DeepLearning
win-DLWindows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习DeepLearning
CUDA安装
CUDA是Nvidia GPU的并行盘算框架，一个专门与通用程序而不是图形程序对接的库，提供便捷API盘算工具
假设算100000次从1加到10000000
CPU（假设4个线程）：要算100000/4=250000次
GPU（假设1000个线程）：要算1000000/1000=1000次
CUDA：能提供一种类似高斯“1加到50，利用首尾相加再除以2”的方法来简化计算，那么使用CUDA后的NV显卡可能只需要计算200次，效率提高了很多。
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安装后查看gpu使用情况
nvidia-smi
miniconda安装
miniconda是python环境管理工具，包含conda软件包管理器和Python
下载地址
国内镜像
安装时勾选参加环境变量
python --version
pip install 默认安装路径修改
## 1、查看默认安装路径
python -m site
其中:
USER_BASE python.exe启动程序路径
USER_SITE 依赖安装包基础路径
## 2、查看对应配置文件
python -m site -help
## 3、进入site.py配置文件，修改USER_SITE和USER_BASE
pytorch安装
PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库，基于Torch。可以看作参加了GPU支持的numpy。
下载地址
中文文档
pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
jupyter安装
Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。文件后缀为.ipynb，能将代码、文档等这统统集中到一处。本质是一个Web应用程序。
pip install jupyter d2l
进入动手学深度学习官网选择首页的jupyter记事本下载d2l-zh
运行笔记本
jupyter notebook
运行实例
打开下载到当地的d2l-zh jupyter文档，并运行
xxx/d2l-zh/pytorch/chapter_convolutional-modern/resnet.ipynb
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