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WIN10环境下配置pytorch

2022-06-25 12:19:00 辞树 LingTree

利用Anaconda配置pytorch。

一,配置cuda以及cudnn(gpu加速)

(如果不没有nvidia显卡的话,只能用CPU,可忽略这一步)

在官网上下载好cuda以及cudnn后,开始配置cuda环境。

参考博客:win10下CUDA和CUDNN的安装(超详细)!亲测有效!_没有人喜欢一个人的博客-CSDN博客_安装cuda和cudnn

二,安装Anaconda

2.1 在官网下载并安装 Anaconda。 

开始菜单中打开Anaconda中的Anaconda Prompt,出现(base),即安装成功,如下:


(配置失败请见文章末尾踩坑记录)

2.2 配置环境

安装成功后,停留在上面 Anaconda Prompt 页面上,输入 

conda create -n pytorch python=3.8

 再接着输入y。将所需要的包安装完。

接着,我们输入:

conda activate pytorch

 可以看到

最左边的base,变成了pytorch。就进入了pytorch的编译环境。

2.3 pytorch的安装

pytorch官网的对应部分选择我们对应的环境。

Pytorch Build:一般选择Stable(稳定版)。

Your OS:PC的操作系统。

Package:我们是在anaconda上安装,所以选Conda。

Language:选择Python。

Compute Platform:这里我们要根据我们在步骤一中配置的cuda的版本来选择。

win+r,输入cmd调出命令行窗口。输入

nvcc -V
nvidia-smi

都可查看当前cuda版本。

在最下面一行(Run this Command)后复制对应的命令。

对于上图即:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

完成之后,我们在Anaconda Powershell prompt 窗口中复制上述命令。

再接着输入y。等待即可安装成功。

(速度慢、失败见踩坑记录)

2.4 验证环境安装 

      关闭Anaconda Powershell prompt,再重新打开,再次通过命令conda activate pytorch 进入pytorch环境。

依次输入:

python

 

import torch

torch.cuda.is_available()

 可见,返回Ture,说明cuda安装成功,否则pytorch只能用cpu运行。

三,踩坑记录

3.1 上文2.1部分踩坑

 这里如果产生类似报错:

 请检查系统环境变量中,Path路径。所有的变量必须分条写,不能用“;”写在一条里。 

3.2 上文2.3中遇到的安装失败、速度太慢等问题。

(1)看了很多博客建议用清华镜像,但是我试了很多遍都失败了。第一次很快的安装上了CPU版本的,导致电脑重装从头再来。这里还是建议就在官网下载,我是晚上放着,早上起来就装好了。多试几次。

(2) 安装的时候不要挂VPN,必然失败,或者报错。我因为这个浪费了一个下午。

(3)更新conda 命令。

3.3 torch.cuda.is_available()返回false可能的原因

(1)检查是否有GPU。

(2)检查CUDA以及CUDNN环境、系统Path变量配置。

(3)检查显卡驱动是不是最新的。

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