Window 10 安装深度学习环境记录

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• 安装显卡驱动
• 安装CUDA版本
• 安装Cudnn版本
• 添加环境变量
• 安装ANACONDA
• 安装pycharm

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安装显卡驱动

1、我的电脑右键选择管理，点击设备管理器-显示适配器，查询当前设备的显卡型号

2、到官网下载并安装显卡驱动

地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

根据设备信息查询相应的显卡驱动

3、下载过程中可以查看上图下方的Release Notes，查看显卡支持的CUDA版本（下图为该驱动支持CUDA 11.4以及以下的版本）

4、显卡驱动安装步骤（直接默认选项安装即可，未遇到问题，此处不在赘述）

安装CUDA版本

1、首先要先确定下CUDA的版本，根据显卡驱动的release note可以确定CUDA版本要在11.4以下（或者直接NVIDIA控制面板查看支持的版本，见下图）

2、根据官方文档查询各软件之间的匹配关系

地址：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

地址打开之后划到最下方，见下图：

从上图可知当前设备支持的最新的CUDA版本是11.0，对应的cuDNN版本是8.0，故可以下载11.0的CUDA版本3、CUDA版本下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

4、安装过程中遇到一个问题，给大家避个坑

提示“no supported version of Visual Studio was found ”，这个是因为电脑没有安装Visual Studio，然后就去官网（https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/products/）下载Visual Studio 2019，由于当时下载很慢，又从电脑管家发现有这个应用，就直接下载安装了，Visual Studio 2019安装成功之后在安装CUDA就可以了

5、CUDA的安装过程，选择了自定义安装，后面都是默认

安装结束之后打开cmd确定安装结果

安装Cudnn版本

下载地址：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

选择与CUDA版本对应的cudnn版本，下载windows版本

下载结束后解压，修改CUDA文件夹为cudnn，并将该文件夹移动到cuda目录下

添加环境变量

编辑系统环境变量，PATH中新增两个环境变量，并将这两个变量移动到上方：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\CUPTI\lib64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\cudnn\bin

如下图：

安装ANACONDA

1、清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载版本：Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe（对应python3.6版本）

安装anaconda遇到的坑：
1、安装之后提示“fail to create menu”
解决方式：
1、进入环境变量，将之前安装的python的环境变量拷贝出保存后，删除python环境变量
2、重启电脑后，重新安装即成功

2、安装成功后打开anaconda后一直停留再loading application界面
解决方式：
1、关闭anaconda，管理员方式打开anaconda prompt，输入anaconda-navigator --reset
2、输入 anaconda-navigator启动anaconda，查看失败原因“AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘get’”
3、进入"C:\Users\Administrator\Anaconda3\Lib\site-packages\anaconda_navigator\api\anaconda_api.py"查看原码line 811（每个帖子给出的位置都不一样，此处是直接搜索代码定位到的位置），修改version信息如下，这时vscode不再查检更新情况。
把versions=[vsdata.get(‘productVersion’)],
改成versions=[“1b8e8302e405050205e69b59abb3559592bb9e60”],

2、管理员打开Anaconda Navigator软件，点击环境-新增环境，命名环境，并选则python版本

查看当前已经创建的环境（conda info --envs/conda env list）

可以使用conda安装包（使用conda安装的好处是会吧相关的辅助包一起安装）

如：conda install tensorflow安装结束后进入cmd，查看版本是否都安装正确

安装pycharm

开启项目后，设置中选择对应的anaconda的环境，如下图