保姆级教程：深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

Question

如题所述

Answer 1

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配置深度学习环境是学习过程中的重要一步。本文将为Windows、Mac和Ubuntu系统的用户提供保姆级教程，详细指导环境配置，帮助新手解决入门难关。

Windows系统深度学习环境配置

系统：Win10 64位操作系统

安装组合：Anaconda+PyTorch(GPU版)+GTX1060

配置步骤

1. 打开Anaconda Prompt

2. 创建名为pytorch的虚拟环境并安装python=3.7.0

3. 激活pytorch环境

4. 确定硬件支持的CUDA版本

5. 确定pytorch和torchvision版本

6. 使用清华源下载pytorch和torchvision

7. 在pytorch环境下进行本地安装

8. 测试环境是否搭建成功

常见问题与解决方法

问题1：环境保存在Anaconda目录下的envs文件夹内

解决方法：确保环境路径正确

问题2：安装过程中遇到权限问题

解决方法：添加–user选项生成配置文件于本账户家目录下

Mac深度学习环境配置

安装组合：Anaconda+PyTorch(GPU版)

配置步骤

1. 安装Anaconda（使用macOS graphical install）

2. 确认安装的Python版本

3. 使用终端确认安装情况

4. 管理多个Anaconda版本

5. 创建虚拟环境和下载对应包

常见问题与解决方法

问题1：下载多个Anaconda导致冲突

解决方法：使用文本编辑器删除旧版本Anaconda

问题2：使用conda下载慢

解决方法：更换下载源加速下载

Ubuntu深度学习环境配置

安装组合：Anaconda+PyTorch(CPU版)或PyTorch(GPU版)

配置步骤

1. 安装Anaconda并设置环境变量

2. 创建虚拟环境

3. PyTorch CPU版本安装

4. PyTorch-GPU安装

常见问题与解决方法

问题1：环境配置失败

解决方法：清除上次安装留下的源，修改.condarc文件

写在最后

本文提供了Windows、Mac和Ubuntu系统深度学习环境配置的详细步骤。配置完成后，可以结合阿里天池的学习赛进行实践。参与数据挖掘、CV、NLP等学习赛，提升实际操作能力。关注机器学习社区，获取最新优质文章和资源。推荐阅读相关技术文章，不断学习和进步。