windows7+cuda10.1+pytorch1.4搭建GPU深度学习环境

初始状态:win7、GeForce GTX 1050 Ti

查看显卡驱动是否安装

https://jingyan.baidu.com/article/f0e83a2556f03e22e5910123.html

安装anaconda5.2

https://jingyan.baidu.com/article/eae078275a31851fec5485b8.html,安装很简单

修改镜像为清华源,这样之后的安装下载会快很多

按这个教程,https://www.jianshu.com/p/9c6b7fc4f1d9,可能通道不够,可以继续添加镜像,我现在的配置文件:

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true

新建虚拟环境

conda create --name pytorch1.4 python=3.6

上面的name后面的一项是环境名,这里我设的是pytorch1.4,最后一项是你要配的python版本

新建之后激活环境

activate

conda activate pytorch1.4

windows7+cuda10.1+pytorch1.4搭建GPU深度学习环境_第1张图片

相关的管理命令:https://blog.csdn.net/u014628771/article/details/80066624

安装pytorch

先查清楚自己的显卡可以对应到多少的CUDA,目前最新的pytorch1.4支持cuda9.2和10.1,如果你的显卡跟不上,可能需要下历史版本,pytorch最低似乎可以支持cuda7.0的

这里我直接用官方给的命令行安装

pytorch官方网址: https://pytorch.org/get-started/locally/

如果太慢或者连接失败就去掉-c和之后的,用国内镜像源装

windows7+cuda10.1+pytorch1.4搭建GPU深度学习环境_第2张图片

之后在cmd中检测安装成功,同样是在已激活的环境内,导入命令不报错就没问题。

windows7+cuda10.1+pytorch1.4搭建GPU深度学习环境_第3张图片

pycharm修改设置

因为我真正写代码用的是pycharm,所以新建项目的时候要记得改设置,用conda新建环境里的python,

教程:https://www.cnblogs.com/yuxuefeng/articles/9235431.html

另外,之后的项目中所安装的依赖也要激活进到pytorch1.4环境里安装,个人认为anconda管理环境的功能真的很好用,不同项目需要的cuda不同可以区别开用。

 

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