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须知
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CUDA和Anaconda的关系
CUDA Toolkit是由Nvidia官方提供的完整工具包#xff0c;其中提供了Nvidia驱动程序、开发CUDA程序相关的开发工具包等。 Anaconda在安装Pytorch等会用到的CUDA的框架时…深度学习入门
须知
本教程跟随李沐老师课程随笔课程链接点击此处。
CUDA和Anaconda的关系
CUDA Toolkit是由Nvidia官方提供的完整工具包其中提供了Nvidia驱动程序、开发CUDA程序相关的开发工具包等。 Anaconda在安装Pytorch等会用到的CUDA的框架时会自动为用户安装CUDA Toolkit在安装好cuda toolkit之后只要系统上存在与当前的cudatoolkit所兼容的Nvidia驱动则CUDA相关的程序可以直接运行而不需要完整安装CUDA Toolkit。 本文安装使用的是Anaconda中的Miniconda。 所以在阅读本文前需要有NVIDIA的GPU服务器或主机才可继续。
Linux下安装
所用操作系统环境Ubuntu Server 18.04 LTS、硬盘50GB 可以在服务器上运行腾讯云有新老同享的轻量应用服务器价格比较便宜用来入门还可以但是速度比较慢。如果怕速度过慢自己手上有比较好的NVIDIA显卡可以使用自己的电脑进行安装或者通过AWS上有便宜的GPU服务器租赁性价比要远强于国内需要各位科学上网后期有AWS使用教程会更新在此处。 若买了新的服务器需要先update一下整个服务器
sudo apt update还需要安装一些所需要的编译器这里使用一个集合包build-essential
sudo apt install build-essential安装python环境这里使用的是python3.12
sudo apt install python3.12安装miniconda安装链接点击此处,或者直接输入下方命令后面一路yes就行
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py312_24.5.0-0-Linux-x86_64.sh
# bash运行sh文件
bash [刚下载的sh文件名]最后bash一下进入conda环境
ubuntutest:~$ bash
(base) ubuntutest:~$安装相关使用包类
(base) ubuntutest:~$ pip install jupyter d2l torch torchvision
(base) ubuntutest:~$ pip install riseWindows下安装
所用操作系统环境Win10 在所需环境中下载Miniconda下载链接点击此处 安装时直接next就可以安装完后可以在本机搜索框中搜索Anaconda Prompt打开即可。
安装python3.12版本下载链接点击此处python安装配置环境变量不再赘述不会的师傅们可以看我附上的链接python安装教程。 在cmd命令行中pip安装所需要的包
pip3 install jupyter d2l torch torchvision
pip3 install rise这其中使用jupyter来阅读李沐老师的教材教材地址挂于此处。
