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：

1. ?https://blog.csdn.net/clovercui/article/details/126186814

2.