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一、下载nvidia驱动

Download The Official NVIDIA Drivers | NVIDIA

查看GPU信息

nvidia-smi

二、安装cuda

CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer

按以下步骤下载cuda安装包，我使用的cuda11.8

下载后双击一路下一步安装即可。

查看cuda版本

nvcc -V

三、安装cudnn

cuDNN 9.6.0 Downloads | NVIDIA Developer

按下方步骤找到cudnn压缩包，查询前选哟搜索下对应cuda版本的cudnn。我使用的cuda11.8，对应的安装8.7的cudann

将解压的文件覆盖到cuda的安装目录中

四、安装anaconda

Download Now | Anaconda

双击下一步完成安装

修改镜像源

找到用户目录下的.condarc文件

修改镜像地址，直接复制以下内容覆盖

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clouddeepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

创建conda虚拟环境

conda create -n dl python==3.8.19

激活环境，激活前可能需要按提示云梦init命令，然后重新打开命令行执行以下命令

conda activate dl

五、安装pytorch

Previous PyTorch Versions | PyTorch

找到对应cuda版本的pytorch安装命令

六、安装paddle

开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台

和pytorch一样，复制命令进行安装。

七、测试安装效果

查看之前的文章。

测试paddle和pytorch运行在cpu还是gpu - 星光下的赶路人