AI笔记: python、opencv、tensorflow、cuda&cudnn软件环境的搭建

本文详细介绍了如何搭建深度学习所需的软件环境,包括Anaconda的安装与管理、CUDA和CUDNN的安装(针对NVIDIA显卡)、OpenCV的安装以及TensorFlow(CPU和GPU版本)的安装。此外,还提到了Pycharm的配置,确保在环境中正确使用这些库。

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关于各个软件环境的说明

  • python是深度学习使用的一门语言,封装比较高级,语言表达很简洁,实现复杂网络模型的时候比较易读,所以不用偏底层的c++语言, 目前选择的版本是3.6或3.7
  • opencv是python的一个库, 什么是库呢?库是集合了同一类函数的集合。opencv就是图像处理, 视频处理的库
  • anaconda 可以理解为一种容器,可以和docker以及nodejs的nvm做下对比, 在我们系统上有很多软件会因不同版本可能产生的不兼容, anaconda隔离了版本之间的不兼容,是个独立容器, 安装完成后自带python等软件
  • 备注:anaconda如果下载的默认是3.x版本的python, 那么在anacoda虚拟环境中安装软件的时候, 使用pip即可, 如果使用pip3的话装的软件可能会不在conda list的软件列表中,在虚拟环境下, python就是python3命令, pip就是pip3命令, 退出虚拟环境即可恢复原配置

Anaconda的安装

1 ) 下载和安装

  • 在搜索引擎搜索anaconda进入它的官网,点击download,
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