李沐动手学深度学习环境安装分享二(pytorch) |
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写在前面安装Nvidia驱动查看Nvidia驱动安装Nvidia驱动
安装GPU版Pytorch安装d2l包效果展示
写在前面
能看到这篇文章的读者希望你们已经对李沐的《动手学深度学习》一书有一定程度的学习。若对本文中一些安装过程不了解的可以查看前一篇文章 安装Nvidia驱动 查看Nvidia驱动首先可以在终端窗口输入 nvidia-smi命令查看电脑是否安装Nvidia驱动。 终端窗口通过window+r键输入rmd命令进入 看到上图 说明安装了Nvidia驱动,且驱动版本为12.4。若没有上述结果则需要安装驱动。 安装Nvidia驱动进入驱动下载网址,按需选择下载,如下图所示。 这里最好下载本地版本安装程序。安装过程一路next就行。 安装GPU版Pytorch根据上一步可知我们安装的驱动版本为12.4,所以我们安装pytorch的时候最好安装CUDA12版本且小于12.4的pytorch。 进入pytorch官网,最好通过pip3进行安装,如下方式进行选择。 进入Anaconda Pompt,进入我们创建的虚拟环境,该环境python版本应该大于等于3.8小于等于3.11。然后输入上述命令 conda create -n d2l python=3.9 -y pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121等待安装完成后,输入如下命令查看是否安装成功 python import torch torch.cuda.is_available()返回Ture表明安装成功。 安装d2l包在创建的d2l环境中输入 pip install d2l安装过程需要等待一段时间。 效果展示对《动手学深度学习》一书6.6节卷积神经网络LeNet进行试验,可得下图 |
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