首先，我們要明確，我們是要在虛擬環(huán)境中安裝cuda和cuDNN！！！只需要在虛擬環(huán)境中安裝就可以了。

下面的操作默認你安裝好了python

一、conda創(chuàng)建并激活虛擬環(huán)境

前提：確定你安裝好了anaconda并配置好了環(huán)境變量，如果沒有，網(wǎng)上有很多詳細的配置教程，請自行學(xué)習

在cmd命令提示符中輸入conda命令查看anaconda

如果顯示和上圖相同，那么可以繼續(xù)向下看

1.進入anaconda的base環(huán)境

方法1

在cmd命令提示符中輸入如下命令

activate

方法2

直接在搜索欄里搜索anaconda prompt并打開即可

方法3

如果你是在linux操作系統(tǒng)下，在你的/anaconda/bin/下打開終端，即可直接進入anaconda的環(huán)境

以上三種方法出現(xiàn)（base）就意味著你已經(jīng)進入了anaconda的基礎(chǔ)環(huán)境

2.conda創(chuàng)建、進入和退出虛擬環(huán)境

這三個操作可以各用一行命令來完成

#創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境
conda create -n [your_env_name（你的虛擬環(huán)境的名字）] python==[X.X]（2.5、3.8等)
#eg：conda create -n nnunet_env python=3.8

#進入虛擬環(huán)境
conda activate [你的虛擬環(huán)境名]

#退出虛擬環(huán)境
conda deactivate

創(chuàng)建好的虛擬環(huán)境文件夾可以在anaconda文件夾中的envs文件夾里找到

后續(xù)的環(huán)境配置操作均要在激活虛擬環(huán)境的情況下完成?。。。?！

二、查看CUDA版本

系統(tǒng)的CUDA版本，決定了系統(tǒng)最高可以支持什么版本的cudatoolkit，它是向下兼容的

我們可以通過nvidia-smi命令查看cuda版本號。

比如我的CUDA Version=11.7，那么它就可以支持 ≤ 11.7版本的CUDATookit

現(xiàn)在你已經(jīng)知道了自己系統(tǒng)的cuda版本，接下來我會以自己利用清華鏡像源來配置cuda+cudnn+pytorch深度學(xué)習環(huán)境的一個例子來簡單直白的說明怎樣去做

再提醒一遍，下面的操作也要在你激活自己的虛擬環(huán)境的情況下進行！

三、安裝CUDATookit

我們需要用到下面這條命令

conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/

我選擇下載11.3版本，這個需要看你們自己的需求來改變，只要你系統(tǒng)的CUDA支持就可以

四、安裝cuDNN

如果你成功安裝了你想要的那個版本的cudatookit，注意，現(xiàn)在你安裝cudnn的版本必須依賴于cudatookit的版本

cuda與cudnn的對應(yīng)關(guān)系可以在cuDNN歷史版本下載頁面看到：

cuda下載頁面

cudnn下載頁面

這里我簡單列出來了較新的一些版本之間的對應(yīng)關(guān)系

根據(jù)上圖可知，我安裝了CUDA 11.3版本，那么可選的cuDNN版本有很多，這里我直接無腦安裝了最新版本，也就是cuDNN的8.4.0版本，同樣是用清華鏡像源來安裝

conda install cudnn=8.4.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

五、安裝Pytorch

根據(jù)之前我們講過的，pytorch的版本也是和CUDA版本有對應(yīng)關(guān)系的，比如torch1.6.0只適配cuda10.2、10.1、9.2，不適配cuda11.0。

我們接下來的操作需要進入到Pytorch的官網(wǎng)Previous PyTorch Versions | PyTorch，在里面查看你想要的Pytorch版本它適配的CUDA版本并獲取安裝命令

比如我現(xiàn)在想要安裝Pytorch的1.11.0版本，同時我之前已經(jīng)安裝了CUDA的11.3版本

如上圖，這一條命令可以滿足我的pytorch和cuda之間的對應(yīng)關(guān)系，因此，我們復(fù)制它并運行，即可安裝Pytorch 1.11.0

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

注意：

1. 也可以用pip install的命令來下載pytorch，但是因為三四兩步都用的是conda，所以這里為了方便也用了condaconda install pytorch安裝的是torch CPU版本，conda install pytorch torchvision -c pytorch安裝的是GPU版本 檢查環(huán)境是否配置成功
2. 如果如下操作可以正常進行并打印出你安裝的相應(yīng)版本，那么你已經(jīng)配置成功

#進入虛擬環(huán)境
conda activate [你的虛擬環(huán)境名]

#輸入python來進入python的環(huán)境
python

#加載torch
import torch

print(torch.backends.cudnn.version())
#輸出8200，代表著成功安裝了cudnn v8.4.0

print(torch.__version__)
#輸出1.11.0，代表成功安裝了pytorch 1.11.0

print(torch.version.cuda)
#輸出11.3，代表成功安裝了cuda 11.3

torch.cuda.is_available()
#True

到此這篇關(guān)于如何在conda虛擬環(huán)境中配置cuda+cudnn+pytorch深度學(xué)習環(huán)境的文章就介紹到這了,更多相關(guān)conda中配置cuda+cudnn+pytorch學(xué)習環(huán)境內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！