CNN(Pytorch版)实现GTA5的自动驾驶——第一节（安装配置等）
目录
需要安装好
- anaconda或者miniconda
- 配置好pytorch-gpu环境
以miniconda为例安装 如果已经安装（anaconda或者miniconda请直接跳过）
- 由于手边没有windows电脑，就贴个链接吧，可以按照这个链接进行安装：链接
如果帖子中下的太慢，可以用清华镜像下载：清华镜像
下载时：选择miniconda3-python38版本-windows64版本的
更换miniconda的源镜像 如果已经更换请直接跳过
链接：清华源
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按
windows键输入prompt，按回车启动
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见到
(base)出现即可
- 输入下面代码，来生成
.condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes
- 进入 此电脑->C盘->用户->
找到你的用户名例如：C:\Users\Administrator 找到.condarc文件
5. 用记事本等工具打开.condarc文件，将里面的内容替换为
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
- 回到刚刚的
prompt，输入下面命令清除索引缓存
conda clean -i
新建pytorch环境，并安装gpu版的pytorch
- 打开
prompt，也就是conda的命令行，如果不知道如何打开请见上面的更换miniconda的源镜像
- 新建python38，名为torchEnv
conda create -n torchEnv python=3.8
3. 安装完依赖后，激活该环境，命令行前出现 `torchEnv`即可
conda activate torchEnv
- 输入代码安装pytorch，下面代码按需求选其中一个就可以。这个安装过程会很久
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch # 如果安装cuda10.2
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 如果安装cuda11.3，如果你不知道安装哪个，那么安装cuda11.3
- 检查是否安装成功，输入
python回车，进入python环境。然后输入以下代码，如果获取到显卡的名称即为成功
import torch
torch.cuda.get_device_name(0)
