d2l环境配置
在win11平台上部署d2l测试环境的步骤,以及遇到的问题。
NVIDIA显卡,安装CUBA
到NVIDIA官网,跟着安装提示装就行了。CUBA
Cuda安装也有很多报错。。。
Warnning:
cuda的版本要对应pytorch(GPU版),所以一定要选好再装。cuda版本也要和cunn的版本对应。
nvcc –version查看已安装的cuda的版本。
卸载
与普通软件卸载方式相同,在程序那里找CUDA的程序卸载,再清理注册表的垃圾。
Miniconda
先到 官网 下载对应的版本,按照提示安装好就行。
以管理员身份打开 Anaconda Prompt , Warnning: 以管理员身份运行,全装C盘了。。。
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conda create --name d2l python=3.9 -y
- 安装Pytorch (这里安装的是cpu版)
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- 删除
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- 安装d2l包
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离线下载
找到对应的CUDA的版本,torch,torchvision,torchaudio的whl文件,然后进行离线安装
```shell
pip install *.whl # 直接把这部分安装1
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* 相关命令
* pip list --查看已经安装好的库
```python
import torch
print(torch.__version__) # 查看torch版本
print(torch.version.cuda) # 查看cuda版本
print(torch.backends.cudnn.version()) # 查看cudnn版本
问题
conda命令不能在普通的powershell中使用
一般情况下,conda命令都是在Anaconda powershell promt中使用。
设置环境变量:在环境变量中添加Anaconda中包含conda.exe的文件夹目录。
#在终端运行 conda init powershell
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* 运行完毕再重启,这时候提示系统禁止运行脚本。修改计算机的执行策略
* ```shell
get-executionpolicy
set-executionpolicy remotesigned # 选y
set-executionpolicy restricted # 如果要改回来的话这样子以后,终端默认启动aconda
d2l环境配置
https://blog.xsaistudio.cn/Deep-learning/2023/04/22/deep learning/d2l环境配置/