PyTorch-GPU版本的配置

NVIDIA驱动下载

查看系统是否有显卡以及显卡型号（以win10为例）
查看方法：
- 打开控制面板
- 找到系统与安全
- 打开系统
- 找到设备管理器双击
- 找到显示适配器查看

查看自己NVIDIA的驱动版本（保证在410及以上）
- Win+R打开运行对话框
- 输入cmd命令
- 在命令行输入nvidia-smi查看版本号以及支持的CUDA版本

版本过低，可前往官网进行升级，可手动填写NVIDIA配置后搜索驱动版本进行安装，也可以选择自动安装
NVIDIA官网

安装成功后再次cmd命令:nvidia-smi查看是否安装成功。

Anaconda中的安装

打开anaconda prompt
创建虚拟环境（conda create -n 环境名称 python=3.6）注：python版本不能太高，否则之后可能安装失败
打开所创建的虚拟环境（conda activate 环境名称）
打开PyTorch官网进行安装
PyTorch官网
根据之前查看的NVIDIA支持的CUDA 版本选择进行安装（可安装更低的版本）

注意：复制时不要把 -c pytorch复制上，不然不会换源安装。

将复制好的代码粘贴在所创建的虚拟环境中，进行安装

补充安装其他版本的PyTorch-gpu的方法

PyTorch其他版本安装命令
点击上面的链接之后查找想要安装的版本负责命令安装即可
注：一般安装1.2.0版本居多

检验安装是否成功

在所创建的环境中输入python打开python界面
输入import torch
输入print（torch.version）查看安装版本
输入torch.cuda.is_available()查看是否安装成功，若输出True，则表示安装成功。
若显示False，表示安装失败。可能的原因有：
- python版本过高
- 所安装的pytorch与nVidia所支持cuda不匹配
- 网络问题导致未安装成功

附：在Anaconda中，jupyter切换虚拟环境

在conda prompt命令框中输入pip install ipykernel
输入python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name 显示名称

Tensorflow-GPU版本配置

查看Tensorflow版本

查看Tensorflow-gpu所对应的python以及CUDA版本
2.查看原文链接
Tensorflow

创建虚拟环境

打开anaconda prompt
创建虚拟环境（conda create -n 环境名称 python=3.6）注：python版本根据上表选择。
打开所创建的虚拟环境（conda activate 环境名称）

Tensorflow的安装

根据上图选出要按照的tensorflow-gpu版本。（注：tensorflow版本不要太高，高版本功能可能不齐全）
在虚拟环境中输入: conda install tensorflow-gpu=2.0.0
安装成功即可

检验是否安装成功

在虚拟环境中打开python
输入 import tensorflow as tf
输入：print(tf.test.is_gpu_available())
显示true即为安装成功

keras的安装

在之前的虚拟环境中输入：conda install keras
安装成功后打开python
输入import keras
会显示 “Using TensorFlow backend”，解决办法：
- 在import keras之前输入import os
在之后激活该环境时，可能会显示报错，方法：
- 将该环境的keras卸载
- 退出命令框
- 用管理员权限打开anoconda Prompt
- 激活环境
- 输入conda install -c anaconda keras
- 同样在 import keras 前输入 import os
- 这样再次激活环境的时候就不会报错了

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