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前言

在利用GPU进行深度学习时，都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包，然后进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦，而且特别容易配置错误，特别CUDA和cudnn版本的对应版本也特别容易搞错。本文利用anaconda安装配置pytorch和paddle环境会自动配置好cuda和cudnn。

一、英伟达驱动安装与更新

具体安装/更新的方法可以看之前的笔记
win10系统怎样安装/更新独立显卡驱动

安装显卡驱动以后，按Win+R组合键，打开cmd命令窗口，输入如下命令nvidia-smi

可以看到驱动的版本是497.29，最高支持的CUDA版本是11.5版本。

二、Anaconda的安装

anaconda是什么

anaconda是包管理器（ package manager），类似还有Pip、LibTorch和Source等，但最推荐anaconda，因为它会安装所有依赖项，它包含了大量的科学计算包，不用后期一个个安装。

anaconda安装

进入

前言

在利用GPU进行深度学习时，都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包，然后进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦，而且特别容易配置错误，特别CUDA和cudnn版本的对应版本也特别容易搞错。本文利用anaconda安装配置pytorch和paddle环境会自动配置好cuda和cudnn。

一、英伟达驱动安装与更新

具体安装/更新的方法可以看之前的笔记
win10系统怎样安装/更新独立显卡驱动

安装显卡驱动以后，按Win+R组合键，打开cmd命令窗口，输入如下命令nvidia-smi

可以看到驱动的版本是497.29，最高支持的CUDA版本是11.5版本。

二、Anaconda的安装

anaconda是什么

anaconda是包管理器（ package manager），类似还有Pip、LibTorch和Source等，但最推荐anaconda，因为它会安装所有依赖项，它包含了大量的科学计算包，不用后期一个个安装。

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本文标签： 目标环境

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