CUDA10.0+Py3.7.7+TF1.14.0+PyTorch1.2.0深度学习环境配置详解

深度学习环境配置流程涉及多个关键组件和步骤，以确保在Windows 10系统上运行CUDA 10.0、Python 3.7.7、TensorFlow 1.14.0以及PyTorch 1.2.0。以下是详细的配置步骤： 1. **硬件配置**： - 显卡：NVIDIA GTX 960，这对于深度学习来说具有足够的计算能力。 - 操作系统：Windows 10 Pro 64位，保证了系统兼容性。 - 内存：16GB，为模型训练和数据处理提供足够的内存空间。 - 处理器：处理器型号未在部分给出，但至少是支持深度学习任务的现代CPU。 2. **安装CUDA和cuDNN**： - 下载CUDA 10.0.130版本，适用于Windows 10，地址为<https://developer.nvidia.com/cuda-downloads>。 - 安装cuDNN 10.0 for Windows 10，版本为v7.6.5.32，下载并将其bin、include和lib文件夹复制到CUDA安装目录下。 3. **安装Anaconda3**： - 使用清华镜像下载Anaconda3的Win10 64位版本，地址为<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/>。 - 将Anaconda安装在E:\tools\Anaconda3，确认安装后通过命令行验证Python版本安装正确。 4. **创建TensorFlow虚拟环境**： - 在命令行中，使用`conda create -n py37 python=3.7`创建一个名为py37的虚拟环境。 - 激活虚拟环境：`activate py37`。 - 特别注意，这里安装的是TensorFlow 1.14.0的GPU版本，以匹配CUDA 10.0，避免使用过高的版本导致不兼容。 5. **安装TensorFlow GPU**： - 使用命令`pip install tensorflow-gpu==1.14.0`安装TensorFlow 1.14.0的GPU版本，确保从可靠的源下载，如豆瓣镜像站点。 6. **安装NumPy和依赖**： - 在www.lfd.uci.edu/%7Egohlke/pythonlibs/网站上查找与Python 3.7和Windows 64位对应的NumPy wheel文件（例如numpy-1.16.4+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl），尽管可能已经安装过，但建议使用带有mkl扩展的版本，因为mkl加速计算。 - 如果没有安装numpy+mkl，可能会出现错误，确保按照依赖信息安装。 7. **安装scipy**： - 配置好NumPy后，安装scipy以支持更广泛的科学计算功能，通过命令`pip install scipy`来完成。 8. **测试安装**： - 最后，通过导入模块来检查安装是否成功，执行`python`然后尝试`import tensorflow as tf`和`import numpy as np`，如果无错误则表明安装配置顺利完成。 这个配置流程旨在为深度学习项目创建一个兼容且优化的开发环境，确保所有库版本的协同工作，提高训练效率。根据项目的具体需求，可能还需要安装其他深度学习相关的库和工具。