研一上学期学了一些基础知识，看了一些语义分割相关的paper，这学期要准备复现一些经典论文了。

作为一个小白简直亚历山大

虽然有Github这东西，但是感觉还是挺难.....还会遇到很多版本冲突问题吧  唉

 

今天花了一天时间，收集资料+环境搭建成功（迟迟不敢操作。。小白怕整错）

参考：https://blog.csdn.net/wuzhiwuweisun/article/details/82753403

https://blog.csdn.net/Sebastien23/article/details/80554837

https://zhuanlan.zhihu.com/p/48082080

 

和上面3个链接相比，自己安装过程的差异先码出来:

CUDA10.0 的安装不需要对gcc和g++进行降版本处理.

 

其他的大步骤都差不多了。

1.装和自己显卡对应的驱动

2.装CUDA10，装驱动选no，配置环境变量，搞定.然后可以尝试一下在样例的某个文件夹里使用

sudo make -k 进行编译实验

3.装和cuda相匹配的cudnn，其实这是一个解压缩包，然后复制文件的过程

4.我自己还是装anaconda，用用conda create，方便以后装TensorFlow（目前支持cuda10的TF1.13正式版还没有出），或者装点老版本的pytorch.

5.安装Pytorch，这个详见官网就行了

自己用conda install真的慢，然后我下了官网给的 .whl文件（速度很快）

后来 进入了我之前用conda create创建的虚拟环境中，在虚拟环境中使用了  pip install 路径/文件名.whl

竟然安装成功了。。。这是不是一个野路子？经过测试，是成功的

 

pytorch 或者 Tensorflow 搭配jupyternotebook，在相应的虚拟环境中执行：

conda install ipython

ipython kernelspec install-self --user

如果还是不行，就 conda activate pytorch 

然后在黑框里：  jupyter notebook

上面的好用，2020年新出的不好用