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。