Windows下GPU深度學(xué)習(xí)環(huán)境的配置（pytorch和tensorflow）
考慮到車輛重識(shí)別模型需要借助tensorflow以及pytorch等深度學(xué)習(xí)框架來進(jìn)行訓(xùn)練，所以我們計(jì)劃先在本機(jī)上配置好深度學(xué)習(xí)的環(huán)境來幫助我們學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)知識(shí)，這里的內(nèi)容主要是針對(duì)windows平臺(tái)下深度學(xué)習(xí)環(huán)境的配置，且電腦帶有nvidia系列的GPU，如果是CPU版本的則可以忽略前面的顯卡環(huán)境配置等操作。
安裝顯卡驅(qū)動(dòng)
顯卡驅(qū)動(dòng)能否成功安裝直接決定后續(xù)的程序能否直接運(yùn)行在GPU上，下載地址如下：
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
首先從nvida官網(wǎng)中下載對(duì)應(yīng)你顯卡型號(hào)的顯卡驅(qū)動(dòng)，以我的電腦為例，我的顯卡為nvidia-950m。
搜索相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)并進(jìn)行下載，下載好驅(qū)動(dòng)程序之后直接雙擊運(yùn)行，默認(rèn)安裝程序給出的安裝路徑即可，不斷點(diǎn)下一步進(jìn)行安裝直到安裝完成。
驅(qū)動(dòng)程序安裝完成之后重啟電腦，win+R在cmd窗口中輸入以下nvidia-smi如果能正確輸出顯卡信息則表示驅(qū)動(dòng)安裝成功，如下圖所示我輸出結(jié)果。
安裝Anaconda并配置國(guó)內(nèi)的源
注：在很多的教程中會(huì)教給大家配置cuda和cudnn，因?yàn)槲覀冎饕峭ㄟ^python來完成程序的開發(fā)，通過conda就可以管理虛擬環(huán)境，所以這里不需要進(jìn)行cuda和cudnn的配置，除非你要在本機(jī)編譯darknet之類的才需要進(jìn)行cuda的配置。
驅(qū)動(dòng)安裝完成之后我們的環(huán)境配置基本成功了一半，剩下的步驟就相對(duì)比較簡(jiǎn)單了。
下載anaconda
下載地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
這里推薦安裝miniconda，miniconda是anaconda一個(gè)輕量級(jí)的代替，里面僅包含python和conda，對(duì)于我們程序員來說足夠使用，比如這里我們首先安裝時(shí)間排序然后選擇版本較新的版本來進(jìn)行安裝。
安裝anaconda
下載完成之后雙擊安裝即可，但是有三個(gè)地方需要注意。
選擇全部用戶
選擇空間比較大的盤符
選擇將conda添加到環(huán)境變量中
配置國(guó)內(nèi)的源
后續(xù)使用conda基本是在命令行中進(jìn)行，可以在cmd中輸入
conda來檢查你的電腦是否已經(jīng)安裝好conda，如果能正常輸出信息則表示conda已經(jīng)安裝成功。為了能夠下載包的時(shí)候沒有那么費(fèi)勁，這里我們要配置國(guó)內(nèi)的源，在命令行中輸入下列命令即可完成配置，#部分是我寫的注釋。
# 第一步：配置conda的源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
# 第二步 配置pip的源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple之后就可以起飛了！
安裝GPU版本的tensorflow
首先創(chuàng)建并激活虛擬環(huán)境，在cmd中輸入下列命令，其中tf2.0-gpu是你的環(huán)境名稱。
conda create -n tf2.0-gpu python==3.7.3
conda activate tf2.0-gpu
直接執(zhí)行下列命令進(jìn)行安裝即可，注意一定要使用conda install而不是pip install。
conda install tensorflow-gpu==2.0.0
等待一會(huì)，安裝完畢之后我們來測(cè)試一下吧。
python
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
如果輸出為True則表示GPU版本的tensorflow安裝成功，附上成功截圖一張。
安裝GPU版本的Pytorch
首先創(chuàng)建并激活虛擬環(huán)境，在cmd中輸入下列命令，其中torch1.5是你的環(huán)境名稱。
conda create -n torch1.5 python==3.7.3
conda activate torch1.5
直接執(zhí)行下列命令進(jìn)行安裝即可，注意一定要使用conda install而不是pip install。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
等待一會(huì)，安裝完畢之后我們來測(cè)試一下吧。
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
如果輸出為True則表示GPU版本的pytorch安裝成功，附上成功截圖一張。
在pycharm中使用虛擬環(huán)境
pycharm有代碼提示的功能，可以方便開發(fā)，下載地址如下，這里下載社區(qū)版的即可，直接下一步安裝即可。
下載地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
首先通過pycharm新建項(xiàng)目，可以在新建項(xiàng)目的時(shí)候就選擇python解釋器，也可以先隨便選擇一個(gè)新建，后面再進(jìn)行更改。
點(diǎn)擊interpreter右側(cè)的...彈出虛擬環(huán)境選擇的界面，如下圖所示，紅框圈到的位置是你本機(jī)conda安裝位置的envs目錄，envs中存放了你的所有虛擬環(huán)境，這里我們選擇剛才在命令行下創(chuàng)建的torch1.5的python.exe作為該項(xiàng)目的解釋器。
點(diǎn)擊ok之后直接創(chuàng)建新項(xiàng)目即可
程序的下方表示正在索引，等待索引完成之后即可開始進(jìn)行開發(fā)，另外程序的右下方表示你當(dāng)前的環(huán)境，你也可以點(diǎn)擊圓框的位置來進(jìn)行添加新的虛擬環(huán)境或者是切換虛擬環(huán)境。
現(xiàn)在通過pycharm編寫代碼來測(cè)試一下torch能否使用GPU吧。
以上就是全部的安裝教程了，下一期一起來說下深度學(xué)習(xí)入門教程，mnist手寫字體識(shí)別的訓(xùn)練、測(cè)試和使用。
