【pytorch笔记】第一篇 环境搭建(Windows10)

1. 安装Anaconda

① Anaconda相当于一个工具包,安装了Anaconda相当于安装了很多工具。

② 安装Ancaconda去官网安装该软件,像安装微信、暴风影音等常用软件一样。

2. 查看显卡驱动

① 在任务管理器中,性能栏中,若GUP能正常显示型号,说明显卡的驱动已经安装了。
【pytorch笔记】第一篇 环境搭建(Windows10)_第1张图片

② 打开设备管理器,在显示适配器中可以看到自己的计算机的GPU型号。

  • 名称带 NVIDIA 的是独立显卡。
    【pytorch笔记】第一篇 环境搭建(Windows10)_第2张图片

3. 安装Pytorch

① 进入Pytorch官网,进入下载Pytorch地方。

  • 选择1.1以上的pytorch以上版本,因为1.1以上版本有tensorboard,可以看到训练过程中的数据,以及看到损失函数的变化,对训练很有帮助。
  • Windows下建议选择Conda,Linux下建议选择Pip。
  • Language根据安装anaconda中安装的语言来确定。
  • CUDA版本根据自己的计算机支持的GPU的型号来决定。

② 所有选项选择完后,将命令进行复制。
【pytorch笔记】第一篇 环境搭建(Windows10)_第3张图片

③ 在Ancaconda Prompt中输入nvidia-smi,可以查看驱动版本。

  • CUDA 9.2 以上只支持驱动版本大于396.26以上的版本,如果驱动版本数小于这个,可以通过电脑管家进行升级。
    【pytorch笔记】第一篇 环境搭建(Windows10)_第4张图片

④ 输入 conda activate,由base环境切换为py3.6.3环境。
【pytorch笔记】第一篇 环境搭建(Windows10)_第5张图片

⑤ 在命令行输入刚刚复制的命令 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch,则在Python3.6.3中安装cuda版本的pytorch。

⑥ cuda版本的pytorch安装完后,在Jupyter notebook中 Python3.6.3版本中,输入以下命令,可以看到cuda版本的pytorch安装成功。
import torch
torch.cuda.is_available()

你可能感兴趣的:(pytorch,pytorch,深度学习,python)