CNN基础
深度学习学习
1.验证深度学习环境
关于环境的安装，看Pytorch-->深度学习
补充一点安装cuda和cudnn时，使用指令比较好一些，不用单独进行安装，安装pytorch时直接安依赖包就可以（ pytorch-cuda=12.4 是一个“ 元包（meta-package） ”，它并不包含真正的 CUDA 文件，而是一个 依赖集合， 里边包含了所需要的一些包，需要注意的是安装前先查看电脑支持的cuda最高版本，要安装的cuda版本小于等于13.0
# CUDA 12.4
conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
）：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
# 对深度学习环境进行测试
import torch
# 查看cuda是否被激活
flag=torch.cuda.is_available()
print("cuda:", flag) #返回true的话说明被激活
# 进行调用查看:有GPU调用GPU，没有GPU调用CPU
ngpu=1
device=torch.device("cuda:0" if(torch.cuda.is_available() and ngpu>0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())
# 查看cuda和cudnn的版本
cuda_version=torch.version.cuda
print("cuda version",cuda_version)
cudnn_version=torch.backends.cudnn.version()
print("cudnn version",cudnn_version)
cuda:0 指的是一块显卡