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Created
2025-11-30
|
Updated
2026-08-23
|
EDA
|
Post Views:
布线原则:先从复杂的元器件开始布线
Author:
Keysqiu
Link:
https://keysqiu.github.io/2025/11/30/EDA/EDA%E7%94%BB%E5%9B%BE/
Copyright Notice:
All articles on this blog are licensed under
CC BY-NC-SA 4.0
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一、英伟达驱动安装与更新 二、Anaconda 的安装 三、Pytorch环境安装 四、paddlepaddle环境安装 五、pycharm安装–验证CUDA和cudnn版本 前言 之前我们在利用GPU进行深度学习的时候,都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包,然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦,而且还特别容易配置错误,特别还有CUDA和cudnn版本的对应也特别容易搞错,但是利用anaconda安装配置pytorch和paddlepaddle环境的时候会自动帮我们配置好cuda和cudnn。这篇博客就是针对小白的保姆级深度学习的环境配置教程 一、NVIDIA驱动安装与更新 显卡驱动程序就是用来驱动显卡的程序,它是硬件所对应的软件。驱动程序即添加到操作系统中的一小块代码,其中包含有关硬件设备的信息。正常有显卡的电脑都是有驱动程序的,但是有的时候驱动可能版本比较低,支持的cuda版本也是比较低的(<u>但是有的人的显卡是比较老的,就不建议更新驱动,这样会导致各种各样的问题,但是搞深度学习还是要用一块好的显卡用来学...
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Keysqiu
故不积跬步,无以至千里
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