本篇文章给大家谈谈深度学习需要python6，以及深度学习框架对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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Windows电脑从头开始搭建pytorch深度学习环境(仅供自学,使用miniconda...
显卡驱动与CUDA安装新购置的电脑通常会自动安装显卡驱动，可通过命令提示符（Win+R后输入）运行nvidia-***i检查。我的显卡驱动版本是5219，支持CUDA 10以下，因此选择合适的CUDA版本进行安装，例如0。安装后，通过nvcc -V命令验证是否成功。
安装conda：选择Conda作为包管理工具，它是Python环境和软件包的理想选择，***下载并安装miniconda。接着，更换默认的pip和conda源，可以参考相关教程。2 更新显卡驱动：确保显卡驱动是最新的，根据你的显卡型号下载并安装，如果已更新，则可略过。
Python环境的清零准备 首先，确保清理旧的Python环境，移除系统路径中与Python相关的环境变量，如Python目录和Python/bin，除非必要保留。这一步是为了避免潜在的冲突和混乱。miniconda的优雅安装 从miniconda***下载最新64位Windows版本，确保与你的系统兼容。
Pytorch&Paddle是深度学习环境框架，它们简化了模型构建、训练、推理的过程。使用框架可以减少编写代码的工作量，将重点放在业务逻辑上。cudnn是调用英伟达GPU设备的工具包，它位于显卡驱动之上，用于并行运算和加速计算。nvidia显卡驱动是必须安装的，它是显卡正常工作的基础。
安装 WSL： 现在可以使用单个命令安装运行 WSL 所需的一切内容。 在管理员模式下打开 PowerShell 或 Windows 命令提示符，方法是右键单击并选择“以管理员身份运行”，输入 wsl --install 命令，然后重启计算机。此命令将启用运行 WSL 并安装 Linux 的 Ubuntu 发行版所需的功能。
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