NVIDIA驅(qū)動安裝與更新

首先查看電腦的顯卡版本，步驟為：此電腦右擊–>管理–>設(shè)備管理器–>顯示適配器。就可以看到電腦顯卡的版本了。

得知以上的信息以后我們就可以對應我們的顯卡去英偉達官網(wǎng)上去找相對應的顯卡驅(qū)動更新或者下載了。

顯卡驅(qū)動的下載地址。顯卡驅(qū)動

安裝好了顯卡驅(qū)動以后。我們按下win+R組合鍵，打開cmd命令窗口。輸入如下的命令。

nvidia-smi

得到如下圖的信息圖，可以看到驅(qū)動的版本是512.15；最高支持的CUDA版本是11.6版本。得到顯卡的最高支持的CUDA版本，我們就可以根據(jù)這個信息來安裝環(huán)境了。

Anaconda 的安裝

打開網(wǎng)址，對應的anaconda版本是支持python39，下載。

安裝時選擇Just me。

然后點擊next，選擇安裝安裝路徑的時候，一定不要選擇默認安裝位置，因為默認位置是c盤，以后要在anaconda里面創(chuàng)建環(huán)境的時候會很占內(nèi)存。

和圖中一樣將圖中的√勾上，雖然出現(xiàn)紅色的警告，但是要勾上，將anaconda添加到環(huán)境變量中去。然后點擊完成就好了。

安裝完成以后，按下開始鍵（win鍵）在左邊就會出現(xiàn)anaconda3這個文件夾，可以發(fā)現(xiàn)anaconda已經(jīng)安裝好了

Pytorch環(huán)境安裝

按下開始鍵（win鍵），點擊如圖中的圖標。打開anaconda的終端。

執(zhí)行如下的指令查看有哪些環(huán)境

conda env list

創(chuàng)建虛擬環(huán)境conda create -n 環(huán)境名字（英文） python=x.x（python版本），如下，我就是創(chuàng)建了一個名字叫pytorch，python是3.8版本的環(huán)境。

conda create -n pytorch python=3.8

在base環(huán)境中執(zhí)行如上的命令，就會創(chuàng)建一個新的虛擬環(huán)境，這個虛擬環(huán)境會安裝一些基礎(chǔ)的包，如下圖所示。詢問是否安裝的時候，輸入y。就可以創(chuàng)建環(huán)境了。

當安裝好了以后，執(zhí)行conda env list這個命令，就可以看到比一開始多了一個pytorch這個環(huán)境?，F(xiàn)在我們可以在這個環(huán)境里面安裝深度學習框架和一些Python包了。

執(zhí)行如下命令，激活這個環(huán)境。conda activate 虛擬環(huán)境名稱

conda activate pytorch

安裝pytorch-gup版的環(huán)境，由于pytorch的官網(wǎng)在國外，下載相關(guān)的環(huán)境包是比較慢的，所以我們給環(huán)境換源。在pytorch環(huán)境下執(zhí)行如下的命名給環(huán)境換清華源。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

然后打開pytorch的官網(wǎng)，由于開頭我們通過驅(qū)動檢測到我的顯卡為 RTX0105，最高支持cuda11.6版本，所以我們選擇cuda11.6版本的cuda，然后將下面紅色框框中的內(nèi)容復制下來，一定不要把后面的-c pytorch -c conda-forge也復制下來，因為這樣運行就是還是在國外源下載，這樣就會很慢。

將復制的內(nèi)容粘貼到pytorch環(huán)境下的終端，運行就可以了，這時候就開始下載環(huán)境所需要的依賴包了。

到此這篇關(guān)于Anaconda安裝pytorch和paddle的方法步驟的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Anaconda安裝pytorch和paddle內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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