Windows下深度学习环境快速搭建

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title: Windows下深度学习环境快速搭建 date: 2019-08-06 10:52:31 tags:

• Deep Learning
• PyTorch
• Tensorflow

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搞深度学习缺乏不了PyTorch和Tensorflow（固然还有其余工具），而且有时候还要用到Scipy等工具，因此通过屡次尝试，发现一条最快的安装途径：

本人电脑配置：

• 系统：Windows 10
• 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
• cuda版本：9.0
• cuDNN版本：7.0.5

Python环境配置表：

• Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
• torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
• torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
• tensorflow-gpu==1.12.0

Anaconda的安装

首先下载anaconda，这个是最佳的解决包冲突的工具，而且安装了anaconda，顺带着安装了以后可能会用到的大部分包。

这里须要注意，anaconda的官网只剩下python2.7个python3.7版本的anaconda了，py27确定不会选择了，可是py37仍是有不少包不支持，因此仍是安装py36对应的anaconda比较好。Py36的安装包能够在清华的镜像网站tuna找到。

使用镜像网站下载，10分钟左右就能够下载完成。

PyTorch的安装

PyTorch官网已经提供了不少安装方法，conda和pip均可以。不过实际安装过程当中会遇到网速限制，安装PyTorch的GPU版本可能会等到死，因此建议先将安装包下载到本地，而后用pip或者conda执行本地安装脚本。

下载到本地最方便的方式不是使用连接粘贴到浏览器，而是使用一些P2P的下载工具好比迅雷，使用这些工具基本上几分钟就能下载好了。

pip的本地安装指令是pip install [xxx].whl； conda的本地安装指令是conda install --use-local [xxx].tar.bz2。

安装完以后记得测试一下是否真正可使用，有时候会遇到一些小问题，可是这些问题均可以经过搜索引擎解决。

好比我曾遇到过的由于numpy版本太低致使PyTorch找不到矩阵乘法的api，而我找到的答案是更新一下numpy便可。

Tensorflow的安装

tensorflow的版本选择也是一个坑，当版本大于等于1.13时，只适配cuda10！个人显卡是1050Ti，只能使用cuda90，所以最终选用tensorflow==1.12.0。

tensorflow的安装命令比较简单，TF官网给出的命令是：pip install tensorflow==[版本号]，若是是GPU版本就是pip install tensorflow-gpu==[版本号]。可是若是直接使用pip下载，时间仍是好久的。

最好的方法是先在cmd中执行改指令，而后命令行会提示当前下载的连接，如今就可Ctrl + C结束pip下载了！复制连接到迅雷下载更快！

以后的过程和安装PyTorch相似。可能会遇到一些小问题，可是均可以完美解决。

Jupyter Notebook的插件安装

Anaconda自带了Jupyter Notebook，可是十分很差使。下载Jupyter Notebook插件开启新世界。

下载插件指令：conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

具体作法能够问搜索引擎。