第三章深度学习环境配置

content目录01深度学习环境概述02CUDA与驱动程序安装03Anaconda与PyTorch安装04配置PyTorch的GPU加速05测试与排错

深度学习环境概述01

环境基本要求硬件基础深度学习环境需高性能CPU、CUDA兼容GPU、充足内存与高速存储，确保计算与存储资源充沛。软件配置操作系统（Linux/Windows）、Python编程语言、深度学习框架（如PyTorch）及加速库（CUDA、cuDNN）构成软件基础，支撑模型开发与训练。环境管理利用Anaconda、Virtualenv等工具创建隔离的虚拟环境，避免项目间依赖冲突，确保环境一致性与可复现