上一篇请移步【动手学深度学习PyTorch版】22续ResNet为什么能训练出1000层的模型_水w的博客-CSDN博客目录一、深度学习硬件CPU和GPU1.1深度学习硬件◼计算机构成◼程序执行的原理◼内存◼存储器◼中央处理器（CPU）1.2如何提升cpu的利用率？（如何使运算在cpu上进行的更快，特别是数值运算：矩阵乘法、线性运算等）◼提升空间和时间的内存本地性◼尽量使用多核并行计算1.3GPU◼GPU◼cpu和gpu的对比◼如何提升GPU的利用率？◼CPU/GPU带宽◼如何在CPU上进行高性能计算编程？1.4总结一、深度学习硬件CPU和GPU1.1深度学习硬件◼计算机构成（1）CPU（处理
问题话不多说，本文主要就是探讨如何根据显卡和显卡驱动版本去选择相应的CUDA和Pytorch。显卡显卡驱动版本打开cmd命令提示符，输入nvidia-smi然后按回车键：需要关注两个地方：显卡驱动版本：516.59显卡支持最高的CUDA版本：11.7显卡计算力查询显卡计算力CUDA查询CUDA与显卡驱动版本对应关系CUDA与显卡驱动版本对应关系：CUDA与显卡计算力关系：选择CUDA前，先要搞清楚显卡的驱动版本和显卡的计算力，显卡计算力和显卡驱动版本共同决定CUDA版本。一般，显卡计算力在7.5以上的，就可以选择10.0以上的CUDA，然后再根据显卡的驱动版本选择具体的CUDA版本。Pytor
问题话不多说，本文主要就是探讨如何根据显卡和显卡驱动版本去选择相应的CUDA和Pytorch。显卡显卡驱动版本打开cmd命令提示符，输入nvidia-smi然后按回车键：需要关注两个地方：显卡驱动版本：516.59显卡支持最高的CUDA版本：11.7显卡计算力查询显卡计算力CUDA查询CUDA与显卡驱动版本对应关系CUDA与显卡驱动版本对应关系：CUDA与显卡计算力关系：选择CUDA前，先要搞清楚显卡的驱动版本和显卡的计算力，显卡计算力和显卡驱动版本共同决定CUDA版本。一般，显卡计算力在7.5以上的，就可以选择10.0以上的CUDA，然后再根据显卡的驱动版本选择具体的CUDA版本。Pytor
自己花了大半天的时间终于把这个环境搭建好了，写个笔记提醒其他想要搭建的童鞋，避免踩坑。我发现主要的踩坑地方可能发生的千奇百怪，一个坑连着另外一个坑，当你乱七八糟地安装了一堆包之后，最好的办法就是卸载重来。这个方法是我目前发现的最有效的方式，不然你就会莫名其妙地报了一个错，然后在网上死活也搜不到解决办法。Anaconda下载1.官网下载Anaconda|IndividualEdition没什么好说的，直接官网下载即可。2.安装步骤安装步骤详见这篇链接，我直接转载了，大家安装详细的步骤设置即可。手把手教你如何在Windows安装Anaconda-SegmentFault思否这里要注意环境变量的配置
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镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站第一步：配置镜像源，安装必要环境更换镜像第二步：安装anaconda1进入官网https://www.anaconda.com/2下载linux的sh版3在对应位置通过命令输入sh文件名.sh4选择YES5选择NO（我们要自定义配置环境）第三步：安装完成Anconda后配置环境1编辑环境变量vim~/.bashrc2添加内容exportPATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH"3激活修改的内容source~/.bashrc4测试conda若没有显示notfond则表示anaconda安装成功第四步：通过Anacon
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站第一步：配置镜像源，安装必要环境更换镜像第二步：安装anaconda1进入官网https://www.anaconda.com/2下载linux的sh版3在对应位置通过命令输入sh文件名.sh4选择YES5选择NO（我们要自定义配置环境）第三步：安装完成Anconda后配置环境1编辑环境变量vim~/.bashrc2添加内容exportPATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH"3激活修改的内容source~/.bashrc4测试conda若没有显示notfond则表示anaconda安装成功第四步：通过Anacon
?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/319?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容当今的很多AI算法落地，我们都需要依赖特定的机器学习框架，现在比较热门的AI工具库如TensorFlow和PyTorch都出自大厂，并且有很好的生态和资源，借助它们我们可以很快速完成典型的一些任务，如图像分类或自然语言处理。然而，工具库和工具库之间的相互切换，是一件很麻烦的事情，比如某
?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/319?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容当今的很多AI算法落地，我们都需要依赖特定的机器学习框架，现在比较热门的AI工具库如TensorFlow和PyTorch都出自大厂，并且有很好的生态和资源，借助它们我们可以很快速完成典型的一些任务，如图像分类或自然语言处理。然而，工具库和工具库之间的相互切换，是一件很麻烦的事情，比如某
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