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科技排头 用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了( 五 )


你可以在https://github.com/abhinand5/blog-posts的dl-setup-win文件夹中找到它们 。 你可以克隆这些笔记然后运行其中的代码 。 如果返回的信息正确 ， 你就可以放手开发了 。
下图是该笔记的代码示例：
科技排头 用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了
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注：如果你没有从正确的环境启动JupyterNotebook ， 就可能会遇到一些错误 。 例如 ， 如果你想使用tensorflow环境 ， 你可以从base环境启动notebook ， 然后将核改到tensorflow环境 ， 但我在这样操作时遇到过报错 。 因此 ， 如果你要运行TensorFlow ， 就在tensorflow环境里启动Notebook；如果你要运行PyTorch ， 就在torch环境中启动Notebook 。 不要从base或其它地方启动 。
我的个人经验和替代方法
我一直使用这套配置完成一些轻量级的深度学习工作 ， 反正这套本地硬件足够了 。 现在几周过去了 ， 一切都还不错 。 但是 ， 在此之前我还尝试过其它一些方法 ， 也出现过一些严重问题 。
比如有一次我尝试了这里的方法：https://developer.nvidia.com/cuda/wsl ， 其中涉及在WSL（WindowsSubsystemforLinux）中启用CUDA和英伟达驱动以便使用GPU来进行深度学习训练 。 目前这个功能还在预览阶段 ， 但一旦官方发布 ， 必将为深度学习实践者带来重大影响 。 这能将让人惊喜的WSL与CUDA/GPU驱动结合到一起 。
不过这是有条件的 。 要想使用这一功能 ， 你必须参与WindowsInsiderProgram项目 。 当然 ， 根据我的经历 ， 内部预览版往往有很多漏洞 。 我在使用时遇到过很多问题 ， 包括所有Windows应用不再响应、GSOD（绿屏死机）错误、未正确启动、驱动故障 。 我个人不喜欢不稳定的环境 ， 所以选择退出只是时间问题 。
你有可能在使用预览版时不会遇到任何问题 ， 只不过我的经历太糟了 ， 所以不推荐使用预览版 。
其它替代选择包括完全不使用Windows ， 只使用基于Linux的系统 ， 享受更加流畅的体验 。 只不过Linux没有Windows中那样花哨的GUI安装工具 。
本文介绍了如何在Windows系统中安装TensorFlow、PyTorch和Jupyter工具 ， 希望对大家有所帮助 。
【科技排头 用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了】https://towardsdatascience.com/setting-up-your-pc-workstation-for-deep-learning-tensorflow-and-pytorch-windows-9099b96035cb


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