深度学习环境的搭建是入门的第一步,合理的配置能显著提升开发效率。以下是几种常见方案:
1. 使用 Docker 容器化部署 🐳
- 安装 Docker 和 NVIDIA Docker
- 拉取预制镜像:
docker pull nvidia/cuda:11.8.0-base
- 启动容器:
docker run --gpus all -it nvidia/cuda:11.8.0-base
2. Anaconda 环境管理 📦
- 安装 Anaconda(推荐 Python 3.8+)
- 创建虚拟环境:
conda create -n dl_env python=3.9
- 激活环境:
conda activate dl_env
- 安装依赖:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit -c pytorch
3. 直接安装(适合高级用户)🛠️
- 安装 NVIDIA GPU 驱动(需与 CUDA 版本匹配)
- 安装 CUDA Toolkit:访问 NVIDIA 官网
- 安装 cuDNN:通过 NVIDIA cuDNN 下载对应版本
- 安装深度学习框架:推荐 PyTorch 或 TensorFlow
环境验证 ✅
运行以下命令确认配置成功:
nvidia-smi
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
延伸学习 📚
如需了解不同框架的选择标准,可访问 /深度学习框架选择 进行对比分析。