前言

由于深度学习相关的软件包、环境等组件占用较大，建议提前在D盘新建一个Env文件夹用于存放，以下内容都会尽可能将环境放在其它盘

如遇网络问题请下滑至文末

环境清单

安装及使用AnaConda创建虚拟环境

AnaConda是一个Py虚拟环境的管理工具，由于Py软件包之间的版本会相互冲突，所以我们要养成良好的环境管理习惯

Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64下载链接

我们需要在自定义的环境文件夹下新建一个Anaconda3的目录，然后修改安装路径

勾选所有直到安装完成即可，然后在cmd中输入conda --version，若有回显则说明安装成功

然后我们要进入C://用户/xxx(你的用户名称)，中找到.conda文件，用记事本打开，清空并输入

envs_dirs:
  - D:\Env\Anaconda3\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Env\Anaconda3\pkgs

以此实现软件包和环境创建在自定义目录

接下来要通过cmd创建虚拟环境

conda create --name DeepLearning python=3.10
conda activate DeepLearning
pip install torch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

接下来需要安装CUDA和C++生成工具

安装CUDA

CUDA v12.4下载链接

切记选择自定义后才可以修改安装位置

安装完成后输入若有回显则表示安装成功

nvcc -V

安装C++编译相关组件

下载链接

选择C++并且勾选如图所示的两个组件

按需修改安装目录然后安装

继续安装环境

重新进入cmd然后激活环境

conda activate DeepLearning
pip install mmcv-full==1.7.2

由于需要从源码编译，故此过程非常非常非常久！耐心等待吧。。。

（也可以直接用我编译好的下载链接，编译了一个多小时....失败了两次，所以一共花了三四个小时。。）

安装完后继续安装jupyter即大功告成！

pip install jupyter

网络问题

由于ZWU网络对外网没有很好的连通性，例如pip安装环境，github拉源码，等操作很可能因为网络问题而出现等待时间长或失败问题，故推荐购买加速服务

服务购买

软件下载

安装完成并导入订阅后切记开启tun模式，即虚拟网卡，透明代理全局流量

一个有趣の白日幻想家