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01.Pytorch在Windows10系统安装教程
Leefs
2024-11-30 PM
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[TOC] ### 前言 需要安装的程序： + Python3.6 + Anaconda 5.3.1 + CUDA + Pycharm ### 一、Anaconda安装教程 #### 1.1 介绍 + Anaconda是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含conda、Python等190多个科学包及其依赖项。 + 它便于获取和管理包，包括python和许多常用软件库（如numpy、pandas等）以及包管理器conda。 + 它使安装比常规python安装容易，并对环境进行统一管理。 conda是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能在不同环境之间切换。 #### 1.2 安装Anaconda **（1）下载Anaconda** + 因为官网下载Anaconda比较慢，还需要注册，本次通过**清华源**进行下载 *下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/*  **（2）安装Anaconda** + 前面两步跟着安装即可 + 选择需要安装的用户，选择All Users  + 选择安装路径，本次选择`D:\Tools\Anaconda3`  + 下方配置将两个都勾选上，第一个配置是将Anaconda3添加到系统变量中，也需要勾上  + 下方步骤可以选择【Skip】跳过安装  然后点Install就行了。直到显示Finish的时候，就成功了。 **（3）验证是否安装成功** + 打开Cmd，输入 ``` conda --version ```  #### 1.3 更改源 + **cmd后依次输入下面命令** ```sh conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes ``` 将下载源改为清华大学镜像源 ### 二、CUDA安装 #### 2.1 CUDA介绍 英伟达CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA公司开发的通用并行计算平台和编程模型，旨在充分利用其GPU（图形处理器）的强大并行计算能力，以高效地处理各种复杂的计算密集型任务。CUDA不仅是一个硬件技术，还包含一套完整的软件生态系统，为开发者提供了从底层编程接口到高层应用框架的一系列工具，使得非图形领域的应用程序能够利用GPU进行加速。 #### 2.2 确定CUDA版本 > 如何判断自己应该下载什么版本的cuda呢？ **打开nvidia（桌面右键）->选择左下角的系统信息->组件**  + 第三行，可以看到自己电脑支持的cuda版本  #### 2.3 CUDA toolkit下载 + **下载地址** [kCUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) + 这里选择自己电脑对应的CUDA版本，本人对应的是CUDA Toolkit 9.2  + 点进去，选择相应的版本进行下载  其中exe(local)表示本地离线下载，exe(network)表示网络版下载。 #### 2.4 CUDA安装 **（1）选择安装路径** + 安装cuda时，第一次会让设置临时解压目录，第二次会让设置安装目录； + 临时解压路径，建议默认即可，也可以自定义。安装结束后，临时解压文件夹会自动删除； 注意：临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的，否则安装结束，会找不到安装目录的！！！   **（2）选择同意并继续**  **（3）自定义安装** + 精简版本是下载好所有组件，并且会覆盖原有驱动，所以在这里推荐自定义下载 + 如果你是第一次安装，尽量全选  **（4）选择安装目录** + 如果是默认安装路径，则记住默认的安装路径  **（5）安装完成，点击下一步即可**  最后点击【关闭】安装过程结束。 #### 2.5 验证 + **cmd中通过如下命令可以验证是否安装成功** ```sh # 查看版本号 # nvcc -V 和下方命令相同 nvcc --version # 查看 CUDA 设置的环境变量 set cuda ```  安装成功 ### 三、PyTorch安装 **3.1 下载PyTorch** + 下载地址：https://pytorch.org/  根据自身需求选择对应的版本即可。 因为小编电脑版本安装的是CUDA 9.2版本，所以只能通过如下地址选择对应的版本进行安装 + 下载地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/  **3.2 运行安装命令** + 必须以管理员身份运行cmd + 将官网中的命令复制到cmd中进行执行  按说文章到这里就该结束了，但是这里有一个大坑，上方命令在运行的时候报如下错误： ``` Solving environment: failed UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict: - cudatoolkit=9.2 -> __cuda[version='>=9.2'] - torchaudio==0.7.2 Use "conda info <package>" to see the dependencies for each package. ``` 在下个小结说怎么解决吧，如果cuda版本高点就不会有问题了。 ### 四、填坑 上方报错问题试了很多，也调整了很多配置，终于可以正常运行了。 + 第一步：清除缓存 ``` conda clean --all ``` + 第二步：修改conda数据源 ```sh conda config --add channels https://repo.anaconda.com/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` + 第三步：创建新的虚拟环境 ```sh #创建一个新的虚拟环境 指定python版本为3.6 conda create -n llm python=3.6 #激活虚拟环境 conda activate llm #### 其他相关命令操作 ####### #查看conda环境详细信息 conda info --envs #查看当前有哪些虚拟环境 conda env list #退出当前虚拟环境 conda deactivate #删除某个虚拟环境 conda remove -n your_env_name --all #复制某个虚拟环境 conda create --name new_env_name --clone old_env_name #清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引 conda clean -i #切换回默认源 conda config --remove-key channels #### pip方式 ###### #临时指定安装某个包使用的镜像源 pip install [package] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ #清华镜像 pip install [package] -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com #豆瓣镜像 ``` + 第四步：安装pytorch ```sh conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch ``` + 第五步：验证pytorch是否安装完成 
标签:
pytorch
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