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PyTorch安装——安装PyTorch前在conda搭建虚拟环境的报错

2022-08-03 02:52:00 【Top Secret】

一. Anacoda建立虚拟环境

1.打开Anaconda的Prompt

2.搭建虚拟环境时报的错误：

2.1 错误的解决办法

3. 查看环境是否安装成功

4. 进入创建的pytorch环境（激活环境）

编辑

5.安装pytorch（这里安装的是CPU版的，后文有一个CUDA版的）

6. 测试pytorch

7.exit()退出编辑，并关闭虚拟环境

二.使用Anaconda创建的pytorch虚拟环境

3.2 记事本打开 .condarc 文件，重写其中的内容

3.3 清除索引缓存

3.4 安装cuda版的PyTorch

4.简单应用一览

三.Pychram使用PyTorch的方法

1.添加环境

2.Solve：配置环境变量

参考文章：

一. Anacoda建立虚拟环境

1.打开Anaconda的Prompt

2.搭建虚拟环境时报的错误：

注意：此处的“pytorch”是该虚拟环境的名字，当然也可以命名为其他名字。python指定的版本要与Anaconda的相匹配；

conda create -n pytorch python=3.7

出现以下的原因就是你当前设定的镜像源已经不支持该包了，所以需要重新设定。

2.1 错误的解决办法

使用以下命令恢复默认源：

conda config --remove-key channels

然后再次执行：

conda create -n pytorch python=3.7

3. 查看环境是否安装成功

conda info --envs

可以看到包含base和pytorch两个环境（*表示当前所在环境）.

4. 进入创建的pytorch环境（激活环境）

conda activate pytorch

5.安装pytorch（这里安装的是CPU版的，后文有一个CUDA版的）

注意：建议分别创建虚拟环境，一个(pytorch)用来下载CPU版的PyTorch,另一个(PyTorch)用下载GPU的cuda版的PyTorch.

根据自己的安装版本，在Pytorch官网寻找安装命令代码：
Pytorch官网：PyTorch

将复制的代码粘贴到命令行格式下，弹出提示，输入 y，即可完成安装：

（此处选择的CPU版本）

然后再在创捷的pytorch的虚拟环境下运行代码即可：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

6. 测试pytorch

（1）进入python：python

（2）测试pytorch：import torch

conda activate pytorch

import torch 
import torch vision

print(torch.__version__) # pytorch版本
print(torch.version.cuda) # cuda版本  返回的是GPU版
print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否可用

7.exit()退出编辑，并关闭虚拟环境

conda deactivate

参考文章

二.使用Anaconda创建的pytorch虚拟环境

如下内容参考以下文章，如侵权，联系删除：

参考文章

1.查看conda中的所有虚拟环境

(base) C:\Users\Naruto>conda info --envs

2.激活进入其中任意一个虚拟环境

(base) C:\Users\Naruto>conda activate pytorch

具体如下：

3. 配置清华TUNA镜像源

TUNA 提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

注：由于更新过快难以同步，TUNA不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

3.1 生成 `.condarc` 文件

在 Anaconda prompt 命令窗口，中输入：

(pytorch) C:\Users\Naruto>conda config --set show_channel_urls yes

之后可以在 C:\Users\xxx 中看到 .condarc 文件：

3.2 记事本打开 `.condarc` 文件，重写其中的内容

即复制，粘贴如下内容：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - 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

这样就可添加 Anaconda Python 免费仓库了。

3.3 清除索引缓存

在Anaconda prompt 命令窗口运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

3.4 安装cuda版的PyTorch

进入pytorch官网：PyTorch
网页下拉，即可看到下图，官网会自动根据你的电脑，显示的即是你可安装的CUDA版本，并给出安装命令。
查看电脑的cuda版本：

(base) C:\Users\Naruto>nvidia-smi

复制命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

或者：

复制语句：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

打开 Anaconda prompt 命令窗口，进入创建的虚拟环境中下载：

(cuda的没安装上，后续再试试)

4.简单应用一览

接着看这里：

三.Pychram使用PyTorch的方法

1.添加环境

然并卵，

通过Anaconda创建自己的环境，并且安装torch、torchvision等包，在Anaconda prompt命令窗口下是可以正常导入的，而在PyCharm编译器中则会报错。通过 activate PyTorch 进行自己创建的 pytorch 环境中，输入python会显示环境中python的版本信息，再依次import，显然不会报错。

这是因为在Anaconda的环境下有支持 import torch 的 dll，而在PyCharm中使用的是你创建的新环境，还缺少相应支持的dll，你仅需在PyCharm中配置环境变量。（参考文章原话）

2.Solve：配置环境变量

D:\Anaconda3;
D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;
D:\Anaconda3\Library;
D:\Anaconda3\Lib\site-packages;
D:\Anaconda3\Scripts;
D:\Anaconda3\envs\pytorch\Library\bin;

即：

D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;D:\Anaconda3\Library;D:\Anaconda3\Lib\site-packages;D:\Anaconda3\Scripts;D:\Anaconda3\envs\pytorch\Library\bin;