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配置深度学习环境是搞深度学习的必经之路，但是却成为了许多新手的拦路虎。CUDA、PyTorch、Docker、ANACONDA、TensorFlow等一系列名词绕的小伙伴们头晕脑胀。有时折腾好几天装好的环境，由于操作不当，一不小心又得从头配置。
小白在刚开始入门时，也和各位小伙伴们一样，配置环境时，四处求人，到处搜索。直到，经过高人指点，发现自己原来配置深度学习环境的方法都是错误的！学会了使用Docker配置环境之后，醍醐灌顶、恍然大悟，从此配置环境变得非常简单。
前两天小白装机重新配置了一遍深度学习环境，发现，原来从裸机到完成深度学习环境的配置只需要简单的7步。为了帮助更多的小伙伴，我们在11月19日晚上7点整，在视频号上直播带大家7步配置深度学习环境！
观看直播的方式如下
赶快扫码预约吧~
没有时间参加直播的小伙伴也可以关注视频号，会有录播发出哦。
下面，给出7步配置环境法的文字版！动手能力强的小伙伴，也可以提前尝试配置方式，如遇问题，也可以在直播间提出
1. 安装Nvidia驱动；2. 安装Docker和Docker Compose；4. 安装NVIDIA Container Toolkit；5. 安装nvidia-docker2；6. 创建docker镜像和容器；7. 安装VSCode和docker，docker compose 和Dev containers 这三个插件完成深度学习环境配置，开始炼丹吧！
下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
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