一、系统准备

1. 操作系统：确保电脑安装了合适的操作系统，如Windows或Ubuntu。Ubuntu系统因其对深度学习框架的良好支持而备受青睐，特别是Ubuntu 22.04版本，它解决了早期版本在联想拯救者系列电脑上可能出现的兼容性问题。
2. 双系统搭建（可选）：若需要在Windows和Ubuntu之间切换，可以考虑在Y9000P上搭建双系统。在搭建过程中，注意选择适合的Ubuntu版本，并遵循正确的安装步骤。

二、安装NVIDIA驱动

1. 获取驱动信息：在Ubuntu系统中，可以使用命令ubuntu-drivers devices来获取可用的NVIDIA驱动信息。
2. 安装驱动：通过系统设置中的“软件和更新”->“附加驱动”选项来安装NVIDIA驱动，或者从NVIDIA官网下载手动安装。安装完成后，在终端执行nvidia-smi命令来验证驱动是否安装成功。

三、安装CUDA

1. 下载CUDA：从NVIDIA Developer官网下载适合Y9000P和所安装操作系统的CUDA版本。注意选择与NVIDIA驱动兼容的CUDA版本。
2. 安装CUDA：按照官方提供的安装步骤进行安装。在安装过程中，注意取消驱动安装选项，因为已经安装了NVIDIA驱动。安装完成后，配置环境变量，以便系统能够识别CUDA。

四、安装cuDNN

1. 下载cuDNN：从NVIDIA官网下载与CUDA版本兼容的cuDNN。
2. 安装cuDNN：将下载的cuDNN压缩文件夹解压后，将对应的include和lib文件夹中的文件拷贝到CUDA的安装目录下的相应文件夹中。

五、安装TensorRT（可选）

1. 下载TensorRT：从NVIDIA官网下载与CUDA版本兼容的TensorRT。
2. 安装TensorRT：将下载的TensorRT压缩文件夹解压后，同样将对应的include和lib文件夹中的文件拷贝到CUDA的安装目录下的相应文件夹中。配置环境变量以识别TensorRT。

六、安装深度学习框架

1. 安装Anaconda：下载并安装Anaconda，以便管理Python环境和包。
2. 创建虚拟环境：使用Anaconda创建一个新的虚拟环境，以便隔离不同项目的依赖关系。
3. 安装PyTorch：在虚拟环境中安装PyTorch及其相关库（如torchvision和torchaudio）。注意选择与CUDA版本兼容的PyTorch版本。

七、配置PyCharm（可选）

1. 下载安装PyCharm：从官方网站下载并安装PyCharm IDE。
2. 配置PyCharm：在PyCharm中配置所创建的PyTorch虚拟环境，以便在IDE中使用PyTorch进行开发。

八、验证环境

1. 验证CUDA：在终端中运行nvcc -V命令来验证CUDA是否安装成功。
2. 验证PyTorch：在Python环境中运行以下代码来验证PyTorch是否安装成功，并检查CUDA是否可用：

python复制代码

	import torch
	print(torch.__version__)
	print(torch.version.cuda)
	print(torch.cuda.is_available())

若输出为True，则表示PyTorch已成功安装且CUDA可用。

通过以上步骤，您可以在电脑上成功搭建深度学习开发环境。在搭建过程中，注意版本兼容性以及正确的安装顺序和步骤。