离线环境配置深度学习：CUDA+cuDNN+PyTorch

"这篇文档介绍了如何在离线环境中配置深度学习环境，特别是使用PyTorch。首先，详细步骤包括安装显卡驱动、CUDA和cuDNN。然后，它提到了如何利用已有的虚拟环境包来在离线环境中配置Python环境。" 深度学习是一种基于大量数据的机器学习技术，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。PyTorch是Facebook开源的一个强大的深度学习框架，以其易用性、灵活性和动态计算图特性受到开发者们的青睐。在没有网络连接的环境下配置PyTorch，需要分步骤手动下载和安装必要的组件。 首先，安装显卡驱动是基础，因为深度学习计算通常需要GPU加速。显卡驱动可以去制造商官网下载，例如NVIDIA的官方网站。安装后，使用`nvidia-smi`命令检查当前驱动支持的CUDA版本。 接着，安装CUDA Toolkit，这是NVIDIA提供的用于开发GPU加速应用程序的软件包。在CUDA官网找到对应显卡驱动的版本，例如CUDA 10.2，并按照自定义安装方式进行安装，避免与Visual Studio冲突。安装路径可以根据个人喜好选择，但需确保后续配置环境变量时正确。 随后，安装cuDNN，这是一个针对深度神经网络的库，加速了卷积神经网络的计算。下载与CUDA版本匹配的cuDNN，将其解压文件复制到CUDA安装目录下的相应位置。 配置环境变量是关键步骤，确保系统能够找到CUDA和cuDNN的库文件。将CUDA的bin、lib和include路径添加到系统的PATH变量中，这样在任何地方都可以调用这些库。 最后，验证安装是否成功。重启电脑后，再次运行`nvcc -V`，如果显示出CUDA版本，则表明安装成功。 对于离线环境的Python虚拟环境配置，可以先在联网的电脑上创建一个包含所有必要依赖的虚拟环境，然后将这个环境的包拷贝到离线机器上。这可以通过导出虚拟环境的requirements.txt文件，列出所有依赖，然后在离线机器上手动下载这些包并安装到新环境。这样，即使没有网络，也可以复现相同的开发环境，便于深度学习项目在离线环境中的运行和开发。