深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置注意事項(xiàng)
深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置注意事項(xiàng)：
1. 系統(tǒng)：
win10/11系統(tǒng) 或
Ubuntu系統(tǒng), 如Ubuntu 20.04
2. GPU顯卡：
如?RTX3070/RTX3080/RTX3090
*****注意1：注意區(qū)分GPU的驅(qū)動(dòng)程序版本（如下圖 512.59）與支持的最高的CUDA的版本（11.6）的區(qū)別。
******注意2：Nvidia GPU 架構(gòu)
如常見(jiàn)的 RTX 3070， RTX3080， RTX3090 GPU的架構(gòu)為Ampere架構(gòu)，計(jì)算能力SM86（8.6）。
編譯程序時(shí)，需要注意架構(gòu)和計(jì)算能力的區(qū)別。 如果架構(gòu)不同或者計(jì)算能力不同，編譯后的程序是不可以運(yùn)行的。
https://arnon.dk/matching-sm-architectures-arch-and-gencode-for-various-nvidia-cards/
不同的GPU的計(jì)算能力可以參考Nvidia官網(wǎng)
https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus
3.CUDA與cudnn
cuda11.3+cudnn8.2
**** 注意1： CUDA版本與GPU驅(qū)動(dòng)程序的版本有關(guān)系。GPU支持的CUDA最高版本信息，可以通過(guò)nvidia-smi查看。
**** 注意2：cudnn的版本與CUDA的版本需要匹配
CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn
https://developer.nvidia.com/cudnn
4. PyTorch
PyTorch1.11
也可以用TensorFlow，但是TensorFlow沒(méi)有PyTorch容易上手
**** 注意1：PyTorch的版本需要與CUDA，cudnn， Python的版本相匹配， 參考鏈接：
5. Python環(huán)境配置
推薦用Anaconda配置Python環(huán)境以及第3方庫(kù)安裝和管理
https://www.anaconda.com/
6.IDE軟件
推薦 PyCharm (Community Edition, 免費(fèi)??！)
https://www.jetbrains.com/pycharm/
或者vscode
參考鏈接：
?https://blog.csdn.net/clovercui/article/details/126186814
