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Anconda虚拟环境创建及pytorch的安装步骤

1.首先安装python(版本尽量不要太新) ,再次安装pycharm编辑器,顺序尽量不要颠倒,有的电脑会出现bug,导致卸载时出现问题

2.安装anconda3(安装时注意让其自动配置环境变量可以省去很多不必要的麻烦)

3.win+R输入cmd,进行创建环境

4.创建环境添加镜像文件:在命令行依次运行下列5条指令添加。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda config --set show_channel_urls yes

5.依次输入完成后,输入以下指令(尽量和步骤1的python版本一致,这里python版本为python=3.6,虚拟环境名称为py36,也可以自己定义):

conda create -n py36 python=3.6
此时打开Anconda点击Environments发现有了名为py36的虚拟环境。

注意:接下来就可以在名为py36这个虚拟环境中安装各种科学计算的包和框架(pytorch),若有多个环境,那么例如需要python3.7,那么就创建python3.7的虚拟环境,有conda管理不会出现版本冲突。

6.进入虚拟环境,终端运行如下指令为进入虚拟环境

conda activate py36

另外,若要退出环境则在看终端输入:

conda deactivate
进入虚拟环境如图:会有小括号(虚拟环境名:py36),进入虚拟环境后就可以在python为3.6的环境下配置pytorch

pytorch-CUDA版本pip安装

1.查看显卡支持CUDA版本号
打开控制面板找到并打开NVIDIA控制面板

点击左下角系统信息
点击组件第三行就可以看到我的可支持11.6

2.pytorch查询torch-对应CUDA版本并下载,尽量先进行安装2.2步骤,再进行安装2.1步骤(里面有小秘密,可以探索一下这个安装顺序!)

2.1步骤:torch对应CUDA版本:Previous PyTorch Versions | PyTorch

具体程序在下方!!!打开cmd,进入py36虚拟环境:运行以下程序,程序如下,也可进入上述官网选择其他版本,镜像安装会很快!!!图片为步骤参考

Conda

OSX

conda

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 -c pytorch

Linux and Windows

CUDA 9.2

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

CUDA 10.1

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

CUDA 10.2

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

CUDA 11.0

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

CPU Only

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch

镜像安装(比较快)

Wheel

OSX

pip install torch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0

Linux and Windows

CUDA 11.0

pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.0+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CUDA 10.2

pip install torch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0

CUDA 10.1

pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.0+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CUDA 9.2

pip install torch==1.7.0+cu92 torchvision==0.8.0+cu92 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CPU only

pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.0+cpu torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2.2步骤:进入CUDA官网下载对应版本的CUDA不要关待会还要用到:

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

这里我安装的是10.2版本

选择第一个下载(下载基础的就可以了,下面两个是补丁后续需要可以自取)
下载成功后打开exe文件选择环境安装路径(默认C盘)

3步骤:步骤2.2 已经安装后,会显示successful

4.测试安装,运行以下程序:

import torch

x = torch.rand(5, 3)

print(x)

print(torch.cuda.is_available())

出现进程已结束,退出代码为0,即为安装成功!(-1为不成功)

大家有问题可以提,做的不好的地方希望大家批评指正!


本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_46417913/article/details/127466804
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