ubuntu下依赖问题较多,难以同时安装多个深度学习框架,而windows下通过anaconda包管理器可方便的安装和管理多个深度学习网络框架。

一、cuda及cudnn安装

        百度搜索cuda 8.0,选择网络安装方式和本地安装方式【注意要下载补丁包】,还是直接贴上地址吧:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

        或者注册开发者账号,登录:

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载cuda_8.0.44_windows.exe

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cudnn-8.0-windows7-x64-v5.0-ga.zip;

cudnn的安装方法:https://blog.csdn.net/xuyanan3/article/details/73866883

安装好重启或者注销后,终端上输入nvcc  -V检查是否安装好cuda

二、anaconda包管理器安装

        安装4.2.0python3.5版本,清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包。

三、TensorFlow安装

    cpu版本的tensorflow: 安装方式为https://blog.csdn.net/r1254/article/details/76735740

四、theano安装测试

    C:\Users\Administrator>python

    >>>theano.test()

测试缺少对应模块就用pip install的方法安装。

五、pytorch特点及安装   

5.1 特点

        5.1.1Python优先支持策略 
        Pytorch主推的特性之一,就是支持python(官方的提法:puts Python first)。因为直接构建自 Python C API,Pytorch从细粒度上直接支持python的访问。相比于原生Python实现,引入的新概念很少,这不仅降低了 python 用户理解的门槛,也能保证代码基本跟原生的 python 实现一致。事实上,开发者可以直接用原生 python 代码扩展 Pytorch 的 operation。

        5.1.2.动态图的良好支持 
        Tensorflow运行必须提前建好静态计算图,然后通过feed和run重复执行建好的图。但是Pytorch却不需要这么麻烦:PyTorch的程序可以在执行时动态构建/调整计算图。相对来说,pytorch具有更好的灵活性。这得益于Pytorch直接基于 python C API 构建的 python 接口。

        5.1.3.易于Debug 
        Pytorch在运行时可以生成动态图,开发者就可以在堆栈跟踪中看到哪一行代码导致了错误。你甚至可以在调试器中停掉解释器并看看某个层会产生什么。

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好了,吹完了Pytorch这么多的好处,想安装体验一把,结果上官网一看,Pytorch不支持windows!!! 
这就没得玩了?不!

 5.2、离线安装方法

(1)下载安装包:https://pan.baidu.com/s/1k-adw9E2wujoOAWAkc4YDQ,注意python版本【今天18.4.26GitHub上放出了0.4版本的pytorch,有需要的自行去GitHub下载】

(2) 进入cmd

注意:安装GPU版本之前注意已经安装好了cuda和cudnn

    conda install numpy mkl cffi

  conda install –offline pytorch-0.1.12py35_0.1.12cu80.tar.bz2 #离线安装,对应你的python版本

  C:\Users\Administrator>python

  >>>import torch

参考教程【可能对你有用】

[1]https://blog.csdn.net/mysql403/article/details/50902959

[2]https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/73500031

[3]https://www.cnblogs.com/AngelaSunny/p/7766153.html

[4]https://blog.csdn.net/mysql403/article/details/50902959

[5]http://pytorch.org/

[6]https://blog.csdn.net/zzlyw/article/details/78674543