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 DockerNVIDIA 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
docker_环境配置

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
anaconda_安装指南

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 PyTorchTensorFlow
深度学习_环境搭建

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。