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pytorch安裝教程 超級詳細(xì)
匿名網(wǎng)友發(fā)布于:2023-07-20 11:27:07
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pytorch超級詳細(xì)的安裝教程


第一次安裝的時候安裝了差不多有一整天,還安裝失敗了。這次安裝的速度很快。
首先是Anaconda的下載,我用的是上學(xué)期學(xué)python的時候老師之前給的安裝包,很快就安裝好了,或者去官網(wǎng)去下載Anaconda也挺快,

其次是Anaconda安裝,整個下載過程都是一路next,我只是把下載的路徑改變了一下。默認(rèn)路徑是C盤,我調(diào)整到了其他盤。
安裝完整后,在看是菜單處看到新添加的東西
 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì)  圖1

打開這個Anaconda Prompt應(yīng)用進(jìn)入之后是以(base)開頭

pytorch安裝教程 超級詳細(xì)  圖2

接下來就是創(chuàng)建pytorch這個包了
我的版本是3.8,所以下面也也安裝3.8版本的,pytorch 是后邊建立里的命名
如果不清楚自己的python版本,win+R,打開cmd控制臺,輸入python就可以看到自己的版本信息。

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖3

 

conda create -n pytorch python=3.8

 

之后,彈出提示,輸入 y,即可安裝。
安裝成功后,輸入以下指令:

 

conda info --envs

 

 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖4

接下來我們要進(jìn)入到pytorch環(huán)境中去

 

conda activate pytorch

 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì)  圖5

接下來是安裝pytorch環(huán)境

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖6

這里面我是按照一個blog用的清華的一個鏡像安裝的,相對于去年我第一次下載安裝pytorch來說,速度很快
下載的時候有顯卡用顯卡,沒顯卡就只能用cpu了
如何查看自己的CUDA版本號
在cmd窗口中輸入這個命令

 

nvidia-smi

 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖7

接下來就需要導(dǎo)入清華的鏡像了。這里我參考的是其他的博客
 

.condarc
插播.condarc知識點:
.condarc以點開頭,一般表示 conda 應(yīng)用程序的配置文件,在用戶的家目錄(windows:C:\users\username\,linux:/home/username/)。但對于.condarc配置文件,是一種可選的(optional)運行期配置文件,其默認(rèn)情況下是不存在的,但當(dāng)用戶第一次運行 conda config命令時,將會在用戶的家目錄創(chuàng)建該文件。這個shell命令第一次安裝的情況下,你需要先執(zhí)行才會看到.condarc文件,用記事本打開
 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖8

講下面的代碼貼到文件中去

 

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

 

然后繼續(xù)安裝pytorch
我的是這個:
 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖9

 

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

 

這里我參考了其他的博客,將-c pytorch去掉了。安裝速度很快。我第一次安裝安裝一整天,這個安裝大概是分鐘左右
復(fù)制下面的代碼,之后,在開始菜單中,打開 Anaconda Prompt,查看最左邊括號中是 base 還是 pytorch。如果是 [base],使用 conda activate pytorch 進(jìn)入 pytorch 環(huán)境中。之后粘貼即可。
 

conda install pytorch torchvision cpuonly

 

接下來只需要按照提示輸入就可以了
驗證是否安裝成功(最激動人心的時刻)
(1)在命令行左邊為 pytorch 環(huán)境中,輸入 python

(2)之后,輸入 import torch,如果沒有報錯,意味著 PyTorch 已經(jīng)順利安裝了

(3)接下來,輸入 torch.cuda.is_available,如果是 True,意味著你可以使用 GPU。

 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖10

 

注意更新一下
在上述測試步驟的第二步中,只有當(dāng)輸入 torch.cuda.is_available(),調(diào)用函數(shù)時帶上()才會顯示函數(shù)的輸出,如果是 True,意味著你可以使用 GPU

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖11

這樣就是成功了

 

pycharm

因為shell輸入代碼不帶有提示,使得對新手很不友好。我們將帶有pytorch的anaconda導(dǎo)入到pycharm中去

 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖12

 

這里即為導(dǎo)入了帶有pytorch的anaconda
接下里我們來驗證一下

 

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖12

 

輸入上面的代碼,當(dāng)顯示為True時,即為導(dǎo)入成功。

pytorch安裝教程 超級詳細(xì) 圖14

 

 

轉(zhuǎn)載自:https://blog.csdn.net/weixin_45527999/article/details/124571570