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安装gpu版本的paddle
conda remove -n RL3.8-gpu --all conda activate RL3.8-gpu conda install cudatoolkit=10.2 cudnn conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ pip install parl pip install gym pipwin 11，cuda 11.1，torch 1.9.0，VS 2019，Anaconda环境下安装detectron2
基于https://www.bilibili.com/video/BV1jZ4y1W7Nb?spm_id_from=333.999.0.0视频在win11下成功实现了detectron2的安装，记得下载up主的教程素材。 具体步骤 1、先创建虚拟环境 conda create -n detectron2 python=3.8 这里需要python 3.8版本（注意up主的是3.7），否则cudatoolkit 11.12021-05-25
conda安装的cudatoolkit, cudnn与在主机上安装的cuda, cudnn有何关系？ 在conda创建的虚拟环境中安装tensorflow-gpu后，会自动安装cudatoolkit和cudnn。在这个虚拟环境中使用tensorflow时，如果涉及到GPU的计算，是不是会自动使用虚拟环境中安装的cudatoolkit和cudnn？与主机中安装的cudaconda安装cudnn和cudatoolkit
安装cuda: conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ 安装cudnn: conda install cudnn=7.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/安装conda,pytorch
发现cuda又不能用了，不知道怎么回事 1，gpu-2上重新安装pytorch,但是http错误，换源不能解决问题 2，尝试在v-100上安装conda，然后再安装pytorch 参考 vim ~/.bashrc 这步，进入这个文件，常用操作： https://blog.csdn.net/ylhsuper/article/details/61925713?ops_request_misc=&request_iUbuntu18.04安装apex遇到的一些问题
@Ubuntu18.04安装apex遇到的一些问题 如果使用conda安装的cudatoolkit 在安装apex的时候会报错找不到nvcc,主要的原因是我的pytorch环境是使用anaconda创建的，而anaconda安装的cudatoolkit中是不包含nvcc的。解决的方法就是从nvidia的官网下载对应版本的toolkit进行安装。 可windows安装带gpu的tensorflow以及tensorboard等等（anaconda下安装tensorflow）
☆具体操作在bilibili这儿：https://www.bilibili.com/video/BV1Zt411T7zE?p=3 1 先下载cuda工具包（cudatoolkit）和cudnn cudatoolkit的选择在另一篇文章中说过了 https://blog.csdn.net/ahao6666666/article/details/113733621 cudnn的下载直接选择最新的即可，我的cudnn的版本目Installing Pytorch in Ubuntu
https://www.jianshu.com/p/5ba667fa9fe9 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系
版本查询： python版本：直接which python或者python进入界面查看； pytorch版本：进入python，import torch, torch.__version__ cudatoolkit版本：进入python，import torch, torch.version.cuda 系统cuda：一般在/user/local/cuda 还有一个 cudnn? 对应关系： 这里pytorch和cudatoolkit版本对