当前流行的深度学习框架教程

1、【深度学习-番外1】Win10系统搭建VSCode+Anaconda+Pytorch+CUDA深度学习环境和框架全过程Python正逐渐成为深度学习实践的首选语言，特别是因为它支Tensorflow、Keras和Pytorch等强大框架。 本文介绍如何在Windows10系统上为VSCode、Anaconda、CUDA和Pytorch设置深度学习环境。 这些设置作为Python深度学习教程的基础环境。
作流程以2024年4月20日为准。 如果您使用的是Windows10，请参阅此。 使用Win11的也请参考。 确保您的显卡驱动程序已更新至版本520.06或更高版本。 稍后可能会为Linux用户发布单独的教程。
首先，安装VSCode。 它是一个用Python开发的轻量级辑器，拥有丰富的插件库。 我们建议安装Python、Pylance、Jupyter、RainbowCSV和中文插件以改善您的开发体验。
接下来，安装Anaconda3.1。 这是一个科学计算Python发行版，可以解决包兼容性问题。 按照提示下载并安装。 我们不建议检查其他选项。
配置环境变量，开AnacondaPowershellPrompt查看安装路径并将其添加到您的系统环境变量中。 输入conda命令后，验证是否可以看到conda环境。
要安装PyTorch和CUDA，请从网下载，选择相应的版本，然后在AnacondaPrompt中运行安装脚本。 在conda环境中设置VSCode的Python解释器，并清理不必要的Python版本以减少干扰。
最后，使用新创建的test.py文件运行环境测试，以确保安装和配置正确。 对于配备独立显卡的设备和不配备显卡的设备，结果会有所不同。
如果您在设置过程中遇到任何问题，请在下方留言。 笔者将一并解答大家的疑问。 此外，本教程系列通过介绍性教程、实际示例等揭开了深度学习的神秘面纱。 请继续关注我们为您带来更多有关Python深度学习的教程更新。 2、超详细图文带你手把手安装CUDA和CUDNN，感受GPU的速度超详细图文教程：一步一步安装CUDA和CUDNN，体验GPU加速

本文来自个公众号“Python深度学习”，旨在解决CPU训练速度慢的问题。 解决方是安装CUDA和CUDNN以充分利用GPU性能。 对于Windows系统，本文将逐步演示如何配置这两个关键组件。

首先我们来了解一下CUDA和CUDNN：

CUDA：NVIDIA推出的通用并行计算平台，GPU提供强大的计算能力解决复杂的计算问题。
CUDN：NVIDIA深度学习GPU加速库，在深度神经网络计算、简化开发流程、提高性能方面发挥着重要作用。

要成功安装CUDA，您必须首先安装VisualStudio(VS)CommunityEdition，特别是C++桌面开发选项。 接下来，通过NVIDIA控面板查找并安装适当的CUDA版本，例如CUDA12.1。 下载并安装CUDA后，请务必添加其环境变量以检查安装是否成功。

安装CUDN需要登录网下载CUDA版本对应的库，解压后将bin、include、lib目录的放在正确的位置。 并更新系统环境变量。 通过nvidia-smi命令验证CUDNN安装效果。

完成CUDA和CUDNN的安装后，您可以开始安装GPU版本的Tensorflow和Pytorch框架，体验GPU带来的显着速度提升。 作者SmallerKong拥有5年AI经验，将继续分享更多有关Python、AI工具和深度学习入门的。