Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习DeepLearning

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Windows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

1. 假设算100000次从1加到10000000
2. CPU（假设4个线程）：要算100000/4=250000次
3. GPU（假设1000个线程）：要算1000000/1000=1000次
4. 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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下载地址
安装后查看gpu使用情况

1. nvidia-smi

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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

1. python --version

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pip install 默认安装路径修改

1. ## 1、查看默认安装路径
2. python -m site
4. 其中:
5. USER_BASE python.exe启动程序路径
6. USER_SITE 依赖安装包基础路径
8. ## 2、查看对应配置文件
9. python -m site -help
11. ## 3、进入site.py配置文件，修改USER_SITE和USER_BASE

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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

1. 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

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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。

1. pip install jupyter d2l

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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

1. jupyter notebook

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运行实例

打开下载到当地的d2l-zh jupyter文档，并运行

1. xxx/d2l-zh/pytorch/chapter_convolutional-modern/resnet.ipynb

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