搭建深度学习开发环境
一、系统准备
- 操作系统：确保电脑安装了合适的操作系统，如Windows或Ubuntu。Ubuntu系统因其对深度学习框架的良好支持而备受青睐，特别是Ubuntu 22.04版本，它解决了早期版本在联想拯救者系列电脑上可能出现的兼容性问题。
- 双系统搭建（可选）：若需要在Windows和Ubuntu之间切换，可以考虑在Y9000P上搭建双系统。在搭建过程中，注意选择适合的Ubuntu版本，并遵循正确的安装步骤。
二、安装NVIDIA驱动
- 获取驱动信息：在Ubuntu系统中，可以使用命令
ubuntu-drivers devices来获取可用的NVIDIA驱动信息。 - 安装驱动：通过系统设置中的“软件和更新”->“附加驱动”选项来安装NVIDIA驱动，或者从NVIDIA官网下载手动安装。安装完成后，在终端执行
nvidia-smi命令来验证驱动是否安装成功。
三、安装CUDA
- 下载CUDA：从NVIDIA Developer官网下载适合Y9000P和所安装操作系统的CUDA版本。注意选择与NVIDIA驱动兼容的CUDA版本。
- 安装CUDA：按照官方提供的安装步骤进行安装。在安装过程中，注意取消驱动安装选项，因为已经安装了NVIDIA驱动。安装完成后，配置环境变量，以便系统能够识别CUDA。
四、安装cuDNN
- 下载cuDNN：从NVIDIA官网下载与CUDA版本兼容的cuDNN。
- 安装cuDNN：将下载的cuDNN压缩文件夹解压后，将对应的
include和lib文件夹中的文件拷贝到CUDA的安装目录下的相应文件夹中。
五、安装TensorRT（可选）
- 下载TensorRT：从NVIDIA官网下载与CUDA版本兼容的TensorRT。
- 安装TensorRT：将下载的TensorRT压缩文件夹解压后，同样将对应的
include和lib文件夹中的文件拷贝到CUDA的安装目录下的相应文件夹中。配置环境变量以识别TensorRT。
六、安装深度学习框架
- 安装Anaconda：下载并安装Anaconda，以便管理Python环境和包。
- 创建虚拟环境：使用Anaconda创建一个新的虚拟环境，以便隔离不同项目的依赖关系。
- 安装PyTorch：在虚拟环境中安装PyTorch及其相关库（如torchvision和torchaudio）。注意选择与CUDA版本兼容的PyTorch版本。
七、配置PyCharm（可选）
- 下载安装PyCharm：从官方网站下载并安装PyCharm IDE。
- 配置PyCharm：在PyCharm中配置所创建的PyTorch虚拟环境，以便在IDE中使用PyTorch进行开发。
八、验证环境
- 验证CUDA：在终端中运行
nvcc -V命令来验证CUDA是否安装成功。 - 验证PyTorch：在Python环境中运行以下代码来验证PyTorch是否安装成功，并检查CUDA是否可用：
python复制代码
import torch | |
print(torch.__version__) | |
print(torch.version.cuda) | |
print(torch.cuda.is_available()) |
若输出为True，则表示PyTorch已成功安装且CUDA可用。
通过以上步骤，您可以在电脑上成功搭建深度学习开发环境。在搭建过程中，注意版本兼容性以及正确的安装顺序和步骤。
原文地址：https://blog.csdn.net/u013358093/article/details/143739967
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