深度学习（大学生保姆级饭制版）

前言

博主最近在学习深度学习，经过多方视频和文献，结合个人经验制作出来，如果有哪些地方不对，欢迎批评指出。

第一章 cuda\\pytorch（GPU版）安装

（前提：已经安装了Anaconda，PyCharm等并已经配置好环境）

一、CUDA的安装

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA 公司推出的并行计算平台与编程模型，核心是利用 NVIDIA GPU（图形处理器）的大规模并行计算能力，加速原本依赖 CPU 的通用计算任务，打破了 GPU 仅用于图形渲染的局限，让 GPU 成为通用的高性能计算核心。

二、安装步骤

1.检查自身配置

Win+R弹出界面框，输入cmd

输入nvidia-smi查看你的GPU可支持的最大cuda版本

（注意：图中13.1并不是已安装CUDA版本）

三、挑选cuda版本

因为不同torch和cuda有相对应的适配版本，需要自行搜索，以下为博主挑选的部分版本：

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive（可自行寻找对应版本）

经过网上搜查，建议选择当前年份-3年的版本，虽然不知道为什么hh，欢迎补充

安装完后重新打开黑框，输入nvcc -V,查看是否安装成功

三、挑选PyTorch版本

这里需要格外注意，挑选好正确的版本

（以上为cuda、pytorch、python相对应版本参考）

pytorch下载建议：

download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html（以上为下载文件，挑选好对应版本）

下载完后找到下载的文件路径

这里下载可能会出现两种问题：

1、找不到路径（这时候应该是你文件路径不对）

2、文件无法下载（经过博主一个上午的排错，最后发现是前文所述的版本不匹配导致的，如果这里还有问题，可以私信交流）

最后也是到了检查是否安装正确阶段：

输入python—->输入import torch ——>输入print(torch.__version__)

若显示版本号+cuxxx(打红字重点)才算正确

检查是否可用：

输入printf(torch.cuda.is_available())

若显示True，证明当前环境支持 GPU 加速