深度学习框架GPU版前期准备（避坑指南）
深度学习框架安装：前期准备
前情提要：相信安装过Pytorch、TensorFlow等框架的GPU版的人都知道，相比CPU版本安装，GPU版本的安装多么麻烦。但是，深度学习没GPU又不行啊（单纯靠CPU太慢了），故在此整理了教程上较为稀少的GPU版安装的前期准备，CUDA和CUDNN安装搞定了，剩下都问题不大啦！
1. 下载cuda和cudnn
下载cudn之前先查看电脑显卡支持的最高版本：
控制面板-硬件和声音-NVIDIA面板-帮助-系统信息
例如此处则支持10.1.168版本的cuda
在此我下载cudnn9.0
cdunn官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择适合电脑操作系统的版本，Windows和MAC OSX提供network和local两种版本下载，建议local（network版在安装中容易出错）
安装完成之后等待检测
也可以选择自定义安装，但请记住安装的位置
2. CUDNN下载
cudnn下载官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（注：cudnn下载需要注册登录NVIDIA）
下载与cuda对应的cudnn版本
将下载得到的cudnn解压包解压，别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0对应的include、lib、bin目录下即可。
将其复制到安装CUDA的位置
使用精简（推荐）安装则在以下位置：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
（v9.0是版本号，如果是其他版本则对应其他版本的文件夹名称）
3. 安装Anconada
官网下载：https://www.anaconda.com/distribution/
注意选择与操作系统匹配的版本
按照软件一般安装套路安装，但是建议添加环境变量这一步打上gou（否则得自己手动配置环境变量）
PS：勾选之后字体会变红色警告，不用管
- 下载安装完成进入anoconda Prompt
嗯，前期准备到此结束（CUDN和CUDNN以及anoconda安装）
pytorch安装
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