Pytorch环境的搭建

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记录一下Pytorch环境的搭建,省的以后重新搭建环境踩坑。

系统:Windows10专业版,GPU:MX150,包管理:Anaconda。

安装Anaconda3

清华镜像站下载: Anaconda ,最新版会自带一个python3.8.8 。一路next安装即可。安装完会在开始菜单看到下图这些,一般只用最后一个shell命令行,不用GUI。

Pytorch环境的搭建

配置环境变量

安装完成Anaconda后,进行Anaconda的环境变量配置,打开控制面板->高级系统设置->环境变量->系统变量找到Path,添加以下目录。

D:\Anaconda;
D:\Anaconda\Scripts;
D:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin;
D:\Anaconda\Library\usr\bin;
D:\Anaconda\Library\bin;
Pytorch环境的搭建

修改国内镜像源

由于Anaconda源在国外,下载需要的包极其慢,所以换国内的镜像源提升下载速度,一般常用清华源和中科大源,这里我是用的中科大源。

打开Anaconda Prompt(以下称其为conda命令行),输入:

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

最后一句的意思是每次下载显示一下用的是哪个源。

新建pytorch专用环境

打开conda命令行,新建一个名叫pytorch的新环境。这里使用的py3.6,据说这个版本做深度学习什么的比较稳定。

conda create -n pytorch python=3.6

新建完成后,激活pytorch环境,conda命令行由(base)切换到(pytorch):

conda activate pytorch
Pytorch环境的搭建

安装Pytorch

在上述环境中安装Pytorch,打开Pytorch官网,选择合适的版本、系统、语言、包管理工具、cuda版本,。复制生成的下载命令,在上述环境中执行。

查询自己的GPU是否支持cuda: CUDA GPU | NVIDIA Developer

Pytorch环境的搭建
Pytorch环境的搭建

安装jupyter

在pytorch环境中:

conda install nb_conda

安装后打开jupyter:

jupyter notebook
Pytorch环境的搭建

打开后在浏览器显示:

Pytorch环境的搭建

jupyter初体验:验证环境和pytorch的安装是否成功

new一个新文件,选择在我们建立的pytorch环境中。

Pytorch环境的搭建

测试!jpt中使用shift+enter执行代码。不报错说明安装成功。

第二个输出为True的话,表示cuda安装成功,我这出现False是因为在cpu版本下测试的。

Pytorch环境的搭建

配置PyCharm

这个我电脑早就有,不重复安装了,直接使用就行。安装不难,和IDEA、Goland什么的都一样,edu.cn邮箱可以免费用。

新建项目,选择我们建立的pytorch环境,如果没有就点后面三个点,选择Anaconda安装目录下的envs,找到pytorch目录,选择python.exe。

Pytorch环境的搭建
Pytorch环境的搭建

结语

基本到这里就配完pytorch的学习练习环境了,希望以后配环境看看这个记录贴不用再踩坑了!!!!!!

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