1. 环境配置

1.1 安装Python

https://www.python.org/downloads/windows/

python-3.9.13-amd64

pip下载加速：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com

1.2 安装OpenCV

打开Anaconda Prompt

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

1.3 安装jupyter

pip install jupyter

找个位置，新建jupyterStart.bat
将上面复制的命令粘贴进去：
将最后面的%USERPROFILE%修改为自己的工程目录，如D:/

jupyter notebook  D:/

保存退出，下次打开直接双击该bat即可

1.4 Pytorch安装

先安装Cuda：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下载CUDA之前，首先要确定计算机GPU所支持的CUDA版本。打开cmd输入如下命令：

nvidia-smi

可以看出GPU最高支持安装到12.0版本的CUDA,因此必需安装小于等于这个版本的CUDA。

cuda-12-1-1版本：
https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-1-download-archive

下载完安装cuda
测试，在cmd里输入如下命令：

nvcc -V

安装cudnn
cudnn是针对深度神经网络库，和cuda配套使用，
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载pytorch：
https://pytorch.org/

根据系统环境选择命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

验证：

import  torch
torch.__version__
torch.cuda.is_available()
torch.cuda.device_count() # 查看可用的CUDA数量
torch.version.cuda # 查看CUDA的版本号

what cpu?
哪里出了问题

1.5 其他模块

Python3.7下dlib的安装