# 深度学习GPU加速配置
windows10配置Miniconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm环境
## 参考视频
{{< bilibili BV1Lv41177BW>}}
## 环境配置
### 1.MiniConda
下载地址:[https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)
{{< image src="/images/img/20211203142222.png" caption="下载最新版即可">}}
打开`Anaconda Prompt(MiniConda)`,依次输入以下命令
```shell
conda create -n py2021 python=3.8 //创建虚拟环境,-n后面是虚拟环境的名字(自定义)
conda activate py2021 // 进入虚拟环境
conda deactivate // 退出虚拟环境
pip install dl2 jupyter // 安装一些包
```
### 2.Cuda
在`Nvidia`控制面板中查看自己的CUDA驱动版本,我这里是`11.5`
{{< image src="/images/img/20211203143023.png" caption="">}}
可以选择安装`11.5`及以下的CUDA环境,推荐安装`10.1`
下载链接:[https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal](https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal)
{{< image src="/images/img/20211203143350.png" caption="">}}
在`cmd`中输入下列命令检查是否安装成功
```shell
nvcc -V
```
{{< image src="/images/img/20211203143720.png" caption="安装成功显示">}}
查看自己的显卡使用
```shell
nvidia-smi
```
{{< image src="/images/img/20211203145224.png" caption="安装成功显示">}}
### 3.Cudnn
安装适用于`CUDA10.1`的`Cudnn`,这里我安装的是`cuDNN v7.6.5`
{{< image src="/images/img/20211203144335.png" caption="">}}
### 4.TensorFlow
安装`Gpu`版本的`TensorFlow-gpu==2.2`
{{< admonition >}}
`keras`推荐使用`2.3.1`,版本过高可能会出现`ImportError`
{{< /admonition >}}
使用`pip`安装
```shell
pip install tensorflow-gpu==2.2
pip install keras==2.3.1
```
### 5.Pytorch
使用`pip`安装
```
pip3 install torch==1.8.2+cu102 torchvision==0.9.2+cu102 torchaudio===0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html
```
### 6.Pycharm
在`Pycharm`中,使用`Conda`虚拟环境
{{< admonition >}}
Conda虚拟环境保存在`Mincoda`安装目录下的`envs`文件夹
{{< /admonition >}}
{{< image src="/images/img/20211203145746.png" caption="Conda虚拟环境文件夹">}}
{{< image src="/images/img/20211203145435.png" caption="添加Conda虚拟环境">}}
{{< image src="/images/img/20211203145838.png" caption="点OK就行">}}
### 7.总结
深度学习环境总结如下:
- Miniconda 4.10.3(最新版)
- python3.8
- Cuda 10.1
- Cudnn v7.6.5
- TensorFlow 2.2
- keras 2.3.1
- Pycharm2021.1.3专业版