主要目标

安装yews工具箱：a deep learning toolbox for processing seismic data
需要安装CUDA
需要安装Cudnn
需要安装pytorch，目前只支持Python3.X；

step 1 安装CUDA

查询电脑显卡支持的CUDA
查看显卡支持的CUDA型号，这里是10.0。前往官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
安装选择自定义安装，只安装以下组件

记住安装地址
测试安装是否成功
如下图所示的目录中，如果找到"nvcc.exe"程序（CUDA语言的编译器），说明CUDA已经安装好了，下面可以在CMD中进行测试。
如果输入 nvcc -V 没有反应的话，有可能是环境变量没有配好

注意！如果nvidia控制面板打不开，无法查看CUDA型号 针对我的小米电脑，我在小米官网，选择服务，选择笔记本，选下载驱动，选查看全部产品，找独立显卡驱动下载，即可。

step 2 安装cudnn–用于卷积操作

（此步可省略，PyTorch可以不用单独安装CuDNN，因为CuDNN会在Anaconda中自动被安装好！）

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
注意：需要注册账户
打开压缩包，依次将压缩包中的3个文件复制到相应位置:

C:\cuda\bin\cudnn64_7.dll —> C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing
Toolkit\CUDA\v9.1\bin
C:\cuda\include\cudnn.h —> C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing
Toolkit\CUDA\v9.1\include
C:\cuda\lib\x64\cudnn.lib —> C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing
Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64

添加环境变量到PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

cuDNN安装完成！！

Step3 安装Pytorch

下载地址：https://pytorch.org/get-started/locally/#anaconda
直接安装命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.0 -c pytorch

安装命令（使用清华源安装更快）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.0

检查安装

import torch
torch.cuda.is_available()

输出为true即安装成功

安装错误情况

安装pytorch后出现 Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL load fa

下载VC：https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe
并安装

待完成

Win10 + Anaconda + CUDA + PyTorch-GPU + jupyter lab 的工具链

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/97093803?from_voters_page=true

自使用-搭建windows下的卷积神经网络环境（1）