1.Anaconda

首先下载Anaconda,它是一个开源的python发行版本,含有众多科学工具包,直接安装anaconda免除了许多包的手动安装,点击这里下载。

按照你的实际情况选择下载。下载完成后直接点运行。默认设置就ok(如果你懒得手动配置环境变量,安装的时候勾选上把anaconda添加到Path这个复选框)。

(Anaconda的安装比较耗时,但是过程很简单,耐心等待就好,至此已经完成了anaconda的安装)

2.CUDA9.0

新版的tensorflow与pytorch已经要求比较新的CUDA,例如如果没有CUDA9.0你就无法安装支持Eager Execution的tensorflow版本。

与上相同,首先寻找安装包(吐槽一下,NVIDA的官网设计真不友好,永远只提供最新的CUDA版本,老版本不好找),点击这里下载CUDA9.0。

如果你想找其他版本的CUDA,请前往:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择你对应的环境,点击圆圈处下载。

安装的时候如果觉得已经等待了几个世纪还是preparing for installation,不要慌耐心等着,如果提示出错,你就可能有些驱动没安装,查找相关资料解决,我可能是因为之前折腾过,所以这次没有因为缺少环境报错。

中途会提示你是否安装NVIDA显示适配器,选择确认。

3.cudnn7

点击这里进入下载,cudnn的下载需要注册。

解压下载文件,子文件夹下出现,bin,include,lib等文件夹,将每个文件夹下的文件复制到cuda安装路径下同名文件夹内。

复制完成后就相当于完成了安装

4.pytorch

首先打开官网,打开官网后在左下方找到:

在cmd中执行以上命令,如果使用pip3提示出错,替换成pip即可。

5.tensorflow

pip install tensorflow-gpu
#如果需要指定版本
pip install tensorflow-gpu==1.7

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