首先你得有个anaconda。由于我电脑在很久之前已经安了,所以相关的内容博文不再赘述,有需要的朋友请去其他帖子搜索。
https://blog.csdn.net/NBDwo/article/details/121456958(这个帖子写的很全面)
好了假设你有个anaconda。打开下面这个窗口。
在这里我们为pytorch创建虚拟环境。
conda create --name pytorch python=3.8 anaconda
pytorch是你给你的虚拟环境起的名字,python=后面是你想用的python版本,anaconda命令的作用是把notebook等数据分析包也同时安装。
(https://blog.csdn.net/weixin_35322917/article/details/122503081)
创建了环境之后,我们激活环境:
activate pytorch
activate后面是虚拟环境的名字。
这时候前面括号里如果显示pytorch,证明我们成功进入了这个环境。
安之前不用安cuda和cudnn。
到这个网站:
https://pytorch.org/get-started/locally/
去查找合适的配置,它会自动为你生成命令行。
怎么查找电脑合适的配置(看这个博文
https://blog.csdn.net/qq_36944952/article/details/109460760)
打开英伟达控制面板,通过查看系统信息的方式查找cuda的版本上限。
我的是11.3,所以我后面选择11.3是可以的。
我选择的配置生成的命令行
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
注意,你也可以只安cpu版本,最后一行的选项就选最后一个cpu。
然后开始了安装。
输入 y
显示这个说明pytorch安好了。
下面输入import torch
检查pytorch有咩有安好。
如果不出意外,它应该什么都不提示。
再输入import torchversion
检查torchversion有没有安好。
也应该什么都不提示。
然后咱们来看看torch的版本。
torch.__version__
注意,这里前后的横杠每个都是两个下划线,千万不要打一个,会报错的:
(此部分参考了https://blog.csdn.net/NBDwo/article/details/121456958
)
假设你已经有一个pycharm了,没有的话可以看这个博文:
Pycharm及python安装详细教程
创建一个项目,在里面新建一个py文件。
在file-settings-program intepreter里找到项目解释器,按旁边那个小螺丝钉,点击添加。
然后,选择添加conda环境,选择现有环境,
如果你前面安好了的话,这里的解释器其实会自动显示。
没有的话就去安装路径找一下。
怎么找。
输入conda activate pytorch
重新激活一下环境
然后输入where python
看一下python的安装位置。
这个位置就可以找到解释器。
配好以后,在你界面的右下角,会显示你的环境
然后在咱们创建好的py文件里,或者命令行的窗口,输入下面的代码测试:
import torch
a = torch.cuda.is_available()
print(a)
ngpu= 1
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())
如果它能输出:
True
cuda:0
NVIDIA GeForce MX350
tensor([[0.7341, 0.2851, 0.0403],
[0.6418, 0.4502, 0.6031],
[0.8389, 0.6322, 0.9684]], device='cuda:0')
说明安装整个都成功了
可以开心的学机器学习了。