深度学习环境搭建资源集合

如何搭建一个属于自己的深度学习平台是每个深度学习初学者都非常头疼的问题，网上资源浩如烟海，良莠不齐。本文主要根据自己的搭建深度学习平台过程中经历，经过筛选，挑选出一批逻辑清晰，内容详实可靠的学习帖集合。可以帮助学习者快速掌握深度学习平台搭建的技巧，并且可以解决一些可能遇见的问题。 ### 深度学习环境搭建资源集合 在深入探索深度学习的世界之前，首先需要搭建一个稳定可靠的开发环境。对于新手而言，这一步骤往往是最具挑战性的。本篇内容将结合多个精选帖子，帮助读者更好地理解如何搭建深度学习平台。 #### 一、环境搭建相关帖子 1. **VMware中Ubuntu20.04安装和Pytorch1.10.2环境配置** - **链接**：[点击访问](https://blog.csdn.net/qq_40506723/article/details/122850626) - **主要内容**： - 在虚拟机VMware上安装Ubuntu 20.04系统。 - Python环境配置，包括Anaconda 3的安装。 - PyTorch 1.10.2的安装步骤。 - **适用人群**：适合对虚拟机操作不太熟悉的初学者。 2. **CUDA、显卡驱动和TensorFlow、PyTorch版本对应关系** - **链接**：[点击访问](https://blog.csdn.net/weixin_39859220/article/details/111167412) - **主要内容**： - CUDA、CUDNN、显卡驱动、TensorFlow、PyTorch等软件版本之间的兼容性表。 - 版本选择指南。 - **适用人群**：适用于需要了解不同软件版本兼容性的开发者。 3. **Ubuntu配置PyTorch GPU环境** - **链接**：[点击访问](https://blog.csdn.net/lovely_yoshino/article/details/107142183) - **主要内容**： - NVIDIA驱动程序的安装教程。 - 安装NVIDIA CUDA工具包。 - CUDNN库的安装方法。 - GPU版本的PyTorch安装步骤。 - 如何卸载NVIDIA CUDA。 - **适用人群**：适合希望利用GPU加速深度学习模型训练的用户。 4. **PyTorch环境安装** - **链接**：[点击访问](https://blog.csdn.net/weixin_48678602/article/details/122190602) - **主要内容**： - 安装CUDA 11.1、CUDNN 11.1、PyTorch 1.9.0以及相关依赖项。 - 针对特定版本的安装指导。 - **适用人群**：适合想要使用特定版本PyTorch进行开发的用户。 5. **PyTorch安装踩坑之路** - **链接**：[点击访问](https://blog.csdn.net/cj1561435010/article/details/106226637) - **主要内容**： - 安装PyTorch过程中常见的错误及解决方案。 - 针对特定环境下的问题处理技巧。 - **适用人群**：适用于遇到安装问题时寻求解决方案的用户。 #### 二、下载路径跟换相关帖子 1. **Anaconda/pip更换阿里源** - **链接**：[点击访问](https://blog.csdn.net/qq_38929105/article/details/123652248) - **主要内容**： - 更换Anaconda和pip的镜像源为阿里云镜像的方法。 - 利用更换后的镜像源加速虚拟环境的创建过程。 - **适用人群**：适用于国内用户，尤其是网络连接不稳定的情况下。 2. **conda镜像源查看、添加与删除** - **链接**：[点击访问](https://www.jianshu.com/p/5d770379d3c4) - **主要内容**： - 查看当前conda使用的镜像源。 - 添加新的镜像源。 - 删除不再使用的镜像源。 - **适用人群**：适合需要优化conda下载速度的用户。 3. **Anaconda镜像源操作** - **链接**：[点击访问](https://blog.csdn.net/qq_44721831/article/details/109840498) - **主要内容**： - Anaconda镜像源的查看、添加和删除操作指南。 - 解决因默认镜像源导致的下载慢问题。 - **适用人群**：适合需要提高Anaconda包下载速度的用户。 #### 三、安装过程中出现问题的相关帖子 1. **PyTorch安装过程及问题解决** - **链接**：[点击访问](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/112558536) - **主要内容**： - 安装PyTorch的全过程。 - 遇到的问题及其解决方法。 - 常见错误代码及解释。 - **适用人群**：适用于在安装PyTorch过程中遇到困难的用户。 通过以上资源的整理，我们可以看出，搭建深度学习环境并非一蹴而就的事情，它需要耐心和细心去一步步实现。希望这些精选的文章能够帮助大家顺利地完成环境搭建，为后续的深度学习之旅打下坚实的基础。