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[人工智能]CUDA + pytorch + pycharm + Anaconda + OpenCV安装教程与环境配置 |
CUDA + pytorch安装教程与环境配置须知:
1 基本须知1.1 pytorch简介Pytorch是torch的python版本,是由Facebook开源的神经网络框架,专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor )库,在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同,pytorch的计算图是动态的,可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua,导致在国内一直很小众,并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。作为经典机器学习库 Torch 的端口,PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的写代码选择。 1.2 CUDA简介CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA?架构编写程序,所编写出的程序可以在支持CUDA?的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。 1.3 二者安装要求CUDA与pytorch的版本需要相匹配,我们在安装时要特地注意此点。 pytorch的下载界面 2 安装程序2.1 CUDA安装2.1.1 文件下载从官网下载或清华镜像网 2.1.2 开始安装
2.1.3 环境配置
我的环境变量(图示)
我的环境变量(二次图示) 2.1.4 验证打开命令窗口cmd,输入验证命令
当出现下图,就成功了 2.2 pytorch安装2.2.1 获取控制台下载指令官网获取,如下图: 2.2.2 安装开始
2.2.3 验证打开pycharm,如果没安装,可以看我写的另一篇文章:计算机视觉的第一步:Opnencv(一)之 环境部署。
运行代码。当出现结果时,表示安装成功。
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