Pytorch|PyTorch学习笔记（一）（PyTorch环境安装）深度学习|人工智能|cuda|nvidia

往期学习资料推荐： 1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客
2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客
本系列目录： PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装
PyTorch学习笔记（二）：简介与基础知识
PyTorch学习笔记（三）：PyTorch主要组成模块
PyTorch学习笔记（四）：PyTorch基础实战
PyTorch学习笔记（五）：模型定义、修改、保存
后续继续更新！！！！
安装参考：视频教程：3分钟深度学习【环境搭建】CUDA +Anaconda 简单粗暴_哔哩哔哩】
windows10下CUDA11.1、cuDNN8.0、tensorflow-gpu2.4.1安装教程以及问题解决方法_Win10中CUDA、cuDNN的安装与卸载
Pytorch详细安装-强推！
1.安装CUDA

安装包下载地址（主博客在介绍版本选择的时候也有提到）
官网各种version的CUDA下载地址
官网各种cuDNN下载地址
打开“cuda_8.0.44_win10.exe”，此过程会很慢，耐心等待（这也提示我该换电脑了）

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选择解压地址（反正是临时的，就C盘吧，问题不大）

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开始解压（此过程依然很慢，特别是我的电脑那段时间不知道出了什么问题CPU和内存占用异常高，这个过程也是费了我很多时间）
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解压完毕，加在安装程序

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开始安装
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4. 敲黑板了！这里千万不要选默认的精简，这里的精简应该改成全部才对（看下面的小字说明，这就是全家桶），倒不是说安装全家桶不可以，主要是有一个东西的安装会一直导致安装失败
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特别是这个visual studio integration千万不能选！

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选择以下的安装就够了

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就装在C盘吧，之后别的地方路径啥的会方便一点

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安装成功

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验证安装成功
（1）环境变量应该已经自动加好

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（2）cmd里查看版本信息nvcc -V
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（3）进入到路径下后查看GPU运行时的监测界面
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（4）运行bandwidthTest.exe（需要先进入到所在目录）

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（5）运行deviceQuery.exe（需要先进入到所在目录）

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2.安装cuDNN 官网各种cuDNN下载地址
cuDNN称不上安装，只需要将下载下来的压缩包解压后，将对应文件夹的文件放到CUDA安装路径下的对应文件夹里即可

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3.卸载 【Pytorch|PyTorch学习笔记（一）（PyTorch环境安装）】cuDNN本来就只是将文件拷贝进CUDA的安装目录，故删除即可（卸载CUDA后直接删除整个文件夹也可以）
CUDA的卸载：控制面板-卸载程序（不要用360等杀毒软件，找不到对应程序的），按照安装时间排序，最上面这几个带版本号的，就是刚才安装的CUDA了，挨个卸载即可