Python深度学习环境配置(Pytorch、CUDA、cuDNN),包括Anaconda搭配Pycharm的环境搭建以及基础使用教程(保姆级教程,适合小白、深度学习零基础入门)
原创Python深度学习环境配置指南
本文将为你提供一份保姆级的Python深度学习环境配置教程,包括Pytorch、CUDA和cuDNN的安装,以及使用Anaconda搭配Pycharm进行环境管理的基础使用方法。即使你是小白或深度学习零基础,也可以按照本教程一步步搭建属于自己的深度学习平台。
一、安装Anaconda
首先,你需要安装Anaconda,这是一个集成了众多科学计算包和环境管理功能的Python发行版。
1. 下载Anaconda安装包:访问Anaconda的官方网站下载适用于你操作系统的安装包。
2. 安装Anaconda:双击下载的安装包,按照提示完成安装过程。
二、配置Pytorch环境
接下来,我们将使用Anaconda创建一个新的环境,并安装Pytorch。
1. 打开Anaconda Prompt(或在Mac/Linux中打开终端)。
2. 创建新的Python环境:
conda create -n pytorch python=3.8
这里的"pytorch"是新环境的名称,你可以选用自己的喜好更改,"python=3.8"指定了Python的版本。
3. 激活新创建的环境:
conda activate pytorch
4. 安装Pytorch:选用你的系统和需求,从Pytorch官网选择合适的安装命令。例如,对于CUDA 11.3和Python 3.8:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
三、安装CUDA和cuDNN
为了使用GPU加速,我们需要安装CUDA和对应的cuDNN库。
1. 访问NVIDIA官网下载适合你的显卡驱动和操作系统版本的CUDA Toolkit。
2. 按照安装向导安装CUDA Toolkit。
3. 下载并安装cuDNN:同样需要选用CUDA版本选择合适的cuDNN版本,并遵循官方安装指南完成安装。
四、配置Pycharm
Pycharm是一款有力的IDE,我们可以通过它来管理和运行我们的深度学习项目。
1. 下载并安装Pycharm。
2. 打开Pycharm,选择“Open”,浏览到你项目的文件夹。
3. 在Pycharm的“Project Interpreter”中,选择你创建的pytorch环境作为项目的Python解释器。
五、测试环境
最后,我们来测试一下环境是否配置圆满。
在Pycharm中创建一个新的Python文件,输入以下代码:
import torch
print("Torch version:", torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
如果输出中显示Torch版本,并且CUDA为“True”,则说明你的深度学习环境配置圆满!
结语
现在,你已经完成了深度学习环境的搭建,可以起始探索和实验Pytorch等深度学习框架的有力功能了。