深度学习环境配置：Ubuntu下的torch==1.7.1环境配置
本资源文件提供了在Ubuntu系统下配置PyTorch 1.7.1环境的详细步骤和指南。通过本指南，您可以轻松地在Ubuntu系统上搭建一个支持GPU的PyTorch 1.7.1开发环境。
内容概述
- Anaconda安装：详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装Anaconda，以便于环境管理和包管理。
- CUDA和cuDNN的安装：指导用户下载和安装与PyTorch 1.7.1兼容的CUDA和cuDNN版本。
- PyTorch GPU环境的配置：提供了创建和激活PyTorch GPU环境的步骤，并指导用户安装PyTorch 1.7.1及其依赖库。
- VSCode的安装与配置：介绍了如何在Ubuntu系统上安装VSCode，并配置其用于Python和深度学习开发。
使用说明
- 下载资源文件：下载本仓库中的资源文件，其中包含了配置环境所需的脚本和配置文件。
- 按照指南操作：根据README.md中的步骤，逐步完成环境的配置。
- 验证环境：配置完成后，使用提供的测试脚本验证PyTorch环境是否正确安装并支持GPU。
注意事项
- 在安装CUDA和cuDNN时，请确保选择与PyTorch 1.7.1兼容的版本。
- 如果遇到安装过程中的问题，可以参考CSDN博客文章中的常见问题解答部分。
通过本资源文件，您将能够在Ubuntu系统上快速搭建一个高效的深度学习开发环境，为您的项目提供强大的计算支持。