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[Python知识库]windows上配置本地深度学习工作站 |
文章目录前言搞深度学习两年了,所有代码都是在服务器上写的,导致到现在都没有一个本地深度学习工作站。这次碰上服务器坏了又坏,终于下定决心,在windows上配置本地深度学习工作站。整体配置顺序如下(
下面按照这个顺序简单介绍下 1. 安装Anaconda按照官网给出的教程安装即可,过程中没有遇到什么bug。最后我把anaconda放在了D盘下,路径为 2. 创建python环境打开Anaconda Prompt,这样打开后就直接进入到自动安装的 如果是打开cmd,那么首先要输入 可以选择直接用 也可以选择额外创建环境。这里使用指定路径的创建方式,方便之后定位:
然后激活:
然后再 3. 安装Jetbrains Toolbox直接在官网下载exe文件后再运行即可,安装过程非常快,很方便。可以选择语言为中文 此步骤是可选的,Toolbox就是集合Pycharm Community、Pycharm Professional等的工具包。根据我的使用习惯来说,先下载Toolbox再安装Pycharm更方便 4. 安装Pycharm Professional/Community安装好Toolbox后,直接打开在Toolbox中点击 这里可以选择Pycharm Community,但我还是觉得Professional更方便 5. 安装cuda6. 安装cudnncuda和cudnn的安装参考知乎上一个教程,按照这个步骤下来也没遇到什么问题。需要注意的是,彼时cuda最新的版本已经是 这里插一句,由于我在安装cuda的过程中没有安装驱动,因此在查看cuda版本的时候,通过 7. 安装pytorch选好cuda版本,直接用官网给出的命令即可安装成功
很神奇,之前在服务器上,安装pytorch的命令总出问题,这次竟然一次成功 虽然安装成功,但后续在跑代码的过程中,报了 最后我使用的是离线安装的手段,先在官网下载了cu113(至于为什么是cu113,是因为我的cuda版本显示了11.6和11.4两种,网上说cuda11.4时安装cu113的torch版本时成功的)的对应torch版本 8. 配置环境变量这一步主要是为了下一步powershell可以自由激活python环境而准备的,参考csdn回答 9. 激活powershell的base环境因为pycharm professional中的终端是powershell,所以需要额外搞这一步,如果觉得没用可以跳过。同样是参考csdn回答。配好之后就可以在powershell中通过 总结结束~整个过程大概会花费将近3h吧。整体来说配置过程还是很顺利的,后悔当初一直怕麻烦,没有搭建本地深度学习工作站。当然,windows上的显卡只是1650,运行很多项目还是太慢了,所以本地工作站主要用来写代码和简单的调试,真正跑实验和结果还是要去服务器。当然,也有比较两全其美的办法,就是个人拥有3090、4090之类的大显卡,目前本人正在筹备嘿嘿 |
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