Paddlex入门教程2：搭建并配置Paddlex的推理环境（GPU版本）

1. 在www.paddlepaddle.org.cn中如图安装。
2. 打开cmd确认是否安装完成。

• 点击状态栏中的“开始”，搜索“cmd”：
• 输入“nvidia-smi”并回车，出现以下页面：
• 输入“nvcc --version”

情况1：

情况2：

说明未安装cuda——打开CUDA Toolkit 11.7 Downloads | NVIDIA 开rutu

如上图进行安装。注：使用默认路径安装

安装完成后再次打开cmd输入

nvcc --version

• 从网上下载对应版本的cudnn文件，将下图中三个文件夹复制到“CUDA”-“v11.7”目录下（如下图）

需要权限就点击“继续”

• 参考本系列教程2（CPU版本）完成Anaconda的安装
• 安装完成后，启动Anaconda软件，点击左侧的Home，在右边的CMD.exe Prompt下面，点击Launch按钮。 此时便打开了Anaconda的base环境的CMD命令操作界面。该操作界面中，输入提示符前面的(base)表示这是base虚拟环境。我们接下来将创建一个专门用于PaddleX操作的虚拟环境。
• 在该命令窗口中，输入命令

conda create -n paddlex python==3.8

该命令的含义是创建一个新的虚拟环境，命名为paddlex，选择python版本为3.8

• 接下来，启动该虚拟环境。输入命令

conda activate paddlex

此时会发现命令行前面的括号里，变成了paddlex，说明已经成功切换到paddlex环境了。激活刚刚创建的虚拟环境，如果前面的括号中显示的是刚创建的虚拟环境名字 paddlex，则说明已经激活并进入到该环境中。

• 输入命令

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

• 安装成功后，再输入命令：

pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

• 安装完成后，输入命令：

conda list

可以看到，划线的四个包都安装成功即可。