Win10下，pyTorch深度学习环境搭建心得

Win10下，pyTorch深度学习环境搭建心得

搭建windows下python深度学习基础环境

目前共需要三个基础的需要安装的工具

1.Anaconda 2.pyTorch 3.Cuda+Cudnn

接下来介绍从零开始配置环境

1. Anaconda的安装

​ 我的电脑上已经先安装过了python3.7，一开始我并不想安装anaconda，本意尽量从简，但是pip并没有想象中好用，并不能快速安装我需要的包，所以选择使用conda。对于conda，有两个选择，一个是Anaconda，一个是Miniconda。后者是前者的精简版，只有conda的包管理功能，没有主界面等，简单说就是让你可以在命令行用conda的指令，对我来说足够了，所以我选择安装miniconda。

下载地址

官方网站：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

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​ 下载好之后进行安装，可以一路默认直到Advanced Options，这里建议不要勾选Add Anaconda to my PATH environment variable，勾选Register Anaconda as my default Python，因为Anaconda的python是在虚拟环境中使用的，如果勾选第一项会导致你在cmd中输入python会有警告，然后继续安装即可

安装好后在环境变量中添加三个路径，已经有的话就不用了

C:\Users\Administrator\Miniconda3； 
C:\Users\Administrator\Miniconda3\Scripts； 
C:\Users\Administrator\Miniconda3\Library\bin 

至此，conda算是安装好了，接下来就可以利用conda来安装其他你需要的包了

2. pyTorch的安装

​ 首先到官方网站https://pytorch.org/，得到关于你的配置下的pyTorch安装指令，比如我的是windows10+conda+python+Cuda10.1，就得到了这样的指令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch，注意讲后面的-c python去掉（我也不懂，去掉就是了），接着最保险的安装方法是打开Anaconda Prompt操作台，类似于cmd（已经安装了miniconda，所以会有这个程序）

• 对于国内用户推荐，首先给Anaconda添加清华镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

• 接下来执行之前得到的指令来安装pyTorch即可

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​ 安装完成后可以关闭，打开cmd，创建一个带有pytorch包的虚拟环境，指令如下conda create -n your_envname python=3.7 pytorch，创建完成后，使用conda activate your_envname来打开该虚拟环境，然后输入python，打开python，接着输入import torch来查看pyTorch是否安装成功并可以使用，至此，pytorch的安装告一段落。其他包的安装可以借鉴此过程

• 其实也可以先创建环境，再在该环境下安装pyTorch包，效果是一样的

Cuda+Cudnn的安装

​ 先下载Cuda，到官网下载https://developer.nvidia.com/，根据配置选择相应版本下载。安装直接一路默认即可

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​ 再下载Cudnn，https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，需要注册一个Nivida账号，选择相应版本下载

1. 下载完成后得到一个压缩包，将其解压，找到文件夹’cuda’打开，你会发现三个文件夹’bin’、‘include’、‘lib’

2. 打开CUDA安装路径

   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

   发现有同名的三个文件夹’bin’、‘include’、‘lib’

3. 将第一步中’bin’中的文件复制到第二步中’bin’文件夹下

   将第一步中’include’中的文件复制到第二步中’include’文件夹下

   将第一步中’lib’文件夹下’x64’文件夹中的文件复制到第二步中’lib’文件夹下’x64’文件夹中

4. 接着添加path环境变量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

至此，安装完成，在cmd中输入nvcc -V查看是否安装完成