总述

首先，因为自己是深度学习的小白，于是，自己环境搭建是跟着李沐老师学习的

学习视频网址：Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习 - 知乎

主要安装流程有如下几步：

详细步骤

①确认有Nvidia GPU

windows + R，打开运行窗口，输入dxdiag，回车

本机页面如下所示：

②安装CUDA

安装网址：CUDA Toolkit 11.2 Downloads | NVIDIA Developer

安装选项如下所示：

安装完毕后，找到文件所在位置，双击安装，安装过程较为简单，跟随视频即可

安装完毕后，windows + R，打开运行窗口，输入cmd，回车，在终端输入nvidia-smi，查看CUDA版本

本机页面如下所示：

③安装miniconda

安装网址：Index of /miniconda

找到适合自己电脑的版本

作者跟随视频下载了Miniconda3-py38_4.9.2-Windows-x86_64，但在后续操作中出现了问题

如下图所示：

ERROR: Package 'networkx' requires a different Python: 3.8.5 not in '>=3.10'

因此，作者根据错误提示，重新下载了Miniconda3-py310_24.9.2-0-Windows-x86_64

（具体版本对应关系，作者目前不太清楚，作者的配置过程是：根据视频教程进行配置，根据报错进行调整）

下载完成后，直接安装即可，安装过程中直接按照默认选项即可（作者更改了安装位置）

安装完毕之后，打开Anaconda Powershell Prompt(MiniConda)，检查python版本

本机如下所示：

④安装GPU版Pytorch

安装网址：Start Locally | PyTorch

因为上文查看CUDA版本为12.0，因此作者安装了版本相近的，且向下兼容的CUDA11.8

复制命令行，在Anaconda Powershell Prompt(MiniConda)运行

等待安装完成即可

安装成功后，在Anaconda Powershell Prompt(MiniConda)中进行环境验证

如下图所示：

一切正常

⑤安装d2l和Jupyter

下载d2l记事本:

下载网址：《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation

下载Jupyter记事本，并解压到本地，替换重名文件

安装d2l和Jupyter：

在Anaconda Powershell Prompt(MiniConda)中运行pip install jupyter d2l

安装完成之后输入jupyter notebook，进行实例验证

⑥实例验证

跟随视频验证即可

本机验证结果如下图所示：

做到这里深度学习的Windows环境搭建就完成啦！！！