深度学习安装笔记(一)利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2

利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2

  • 写在前面:
  • 一、安装anaconda
  • 二、确认电脑NVIDIA版本
  • 三、创建虚拟环境
  • 四、下载对应pytorch版本(重点!!!)
  • 五、验证是否正确安装

写在前面:

在网上看到各种安装教程时,一定要看文章配置与自己电脑配置是否相同,不相同的话不要无脑跟着安装。

各种软件安装教程有很多,本文主要列出配置pytorch的步骤,以及本人安装时遇到的一个主要问题,希望可以帮到大家。

一、安装anaconda

参考文章

二、确认电脑NVIDIA版本

一般来说现在电脑都有NVIDIA,我们只需查看一下电脑NVIDIA的版本就可以了。
在桌面右击,选择NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件,就可以看到版本号了。 可以看到我的是9.2。
深度学习安装笔记(一)利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2_第1张图片

三、创建虚拟环境

之后在anaconda中创建一个新的环境(或者直接在base环境中安装pytorch也可以)。
打开anaconda的终端。
深度学习安装笔记(一)利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2_第2张图片创建虚拟环境conda create -n 环境名字(英文) python=x.x(python版本),如下,我就是创建了一个名字叫pytorch,python是3.6版本的环境。安装时会询问问题,直接答y就可以了。

conda create -n pytorch python=3.6

执行命令 conda activate 虚拟环境名称,激活这个环境。

conda activate pytorch

安装pytorch-gup版的环境,在pytorch官网下载会非常慢,有时还会安装失败。所以推荐换清华源,执行如下命令即可。

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

四、下载对应pytorch版本(重点!!!)

此问题是我安装时遇到最主要的问题。
主要原因是pytorch官网GPU对应cuda的版本,清华源没有。但是因为我们使用了清华源,所以清华源会自动安装CPU版本,导致我们安装失败。
如图,官网主页只有cuda10.2以上的对应版本。所以我们要去以前的版本中找。
深度学习安装笔记(一)利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2_第3张图片这里我们可以看到Windows系统下,cuda9.2对应的pytorch最新版本是1.7.1,如果这时候我们执行划线代码,就会出现开始说的问题。原因:清华源中1.7.1版本没有cuda9.2的。
深度学习安装笔记(一)利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2_第4张图片深度学习安装笔记(一)利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2_第5张图片因此我们需要现在清华源中找到 cuda9.2+python3.6(因为我之前创建的环境是3.6的)的版本。再去pytorch中找官方代码执行进行安装。
可以看到,python3.6+cuda9.2对应最新的pytorch版本是1.5.1.因此我们需要去官网https://pytorch.org/找到1.5.1版本的安装语句。
深度学习安装笔记(一)利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2_第6张图片深度学习安装笔记(一)利用Anaconda安装pytorch -GPU版本 配置:win10+cuda9.2_第7张图片复制语句,进行安装,注意此时需要进入pytorch虚拟环境中。

conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

五、验证是否正确安装

方法一 终端验证:
在pytorch环境下输入python,之后输入以下代码:

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

方法二 利用pycharm :
在pycharm里新建项目,输入以下代码,进行测试:

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())

如果能够返回对应的版本号和TRUE,则安装正确,否则安装错误。

参考:
https://blog.csdn.net/didiaopao/article/details
https://zhuanlan.zhihu.com/p/431284335
有一些图是复制的其他教程,如有侵权,请联系我删除。

注:转载请注明出处。

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