安装Anaconda

软件下载链接：

链接: https://pan.baidu.com/s/1ey5eDKcfz8-_gD4sYd6XsA?pwd=dcgq 
提取码: dcgq

双击打开Anaconda软件安装包：

点击Next，下一步

点击I Agree

勾选All Users

这里选择安装位置，可以自己新建文件夹，安装到C盘以外的磁盘。

这里建议勾选第一个选项，将anaconda添加到系统变量中，这种以后可以使用cmd调用conda，更加方便。

conda换清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

# 从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了
conda config --set show_channel_urls yes

conda显示所有源

conda config --show channels

pip换清华源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip显示所有源

pip config list

安装VS Code

双击打开VS Code安装包

勾选我同意，然后点击下一步

这里勾选第2和第3个选项，这样可以通过右键快速地打开工程，可以提升效率。

安装扩展包

点击VS Code左侧最后一个按钮，扩展工具，搜索Python，Pylance进行安装。当然，如果想切换成中文，可以安装Chinese (Simplified)扩展。

安装CUDA

CUDA是加速深度学习计算的工具，诞生于NVIDIA公司，是一个显卡的附加驱动。必须使用NVIDIA的显卡才能安装，可以打开任务管理器查看自己的硬件设备。这边演示CUDA10.2版本的安装。注意：30系列的显卡必须使用CUDA11.0以上的版本，其他显卡既可以使用10也可以使用11版本。

双击打开安装包

点击同意并继续

选择自定义，点击下一步

这边可以更改安装路径，可以新建2个文件夹，将第一第二个安装在一个文件夹，第三个安装在另一个文件夹，这样可以节省C盘空间。

CUDA需要配合cudnn才能正常工作，将cudnn的四个文件，复制到cuda的安装路径即可，即第一个文件夹。

cudnn和CUDA的版本对应关系如下：

• CUDA 工具包10.1/10.2 配合 cuDNN v7.6.5
• CUDA 工具包 11.0 配合 cuDNN v8.0.2
• CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1
• CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.2.1

可以使用cmd，输入：

nvcc -V

查看CUDA是否安装成功

安装Paddle

打开Paddle官网，选择好CUDA版本10.2（根据刚才安装的CUDA版本），注意，如果没有NVIDIA显卡，请选择CPU版本。

复制出现的命令到anaconda安装即可，注意一定要切换到自己想要的环境中（如 Paddle_tutorial）

Paddle安装校验

执行以下的Python代码，检查是否成功调用GPU资源

import paddle
paddle.utils.run_check()

出现：

PaddlePaddle works well on 1 GPU.
PaddlePaddle works well on 1 GPUs.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

那么恭喜你，环境配置成功啦！