Python学习日记（2）：在Anaconda上Pytorch的安装以及Pycharm的环境配置

参考资料

Pytorch安装教程
本次学习内容：Pytorch的CPU版本安装以及基础应用

安装

一、安装Anaconda

anaconda来创建不同的环境

1.创建环境

conda create -n pytorch python=3.6
提示：可在cmd中输入python查看版本，pytorch的版本不能高于本机版本

2.激活环境

conda activate pytorch

激活环境后切换到pytorch环境
左侧括号中即为环境名称

3.在该环境中安装pytorch

用pip list 命令查看目前环境下的内容

在pytorch官网上选择合适的版本复制安装指令

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

或者下载太慢可以使用镜像下载

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
# reference
# https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly

4.一些anaconda中常用的命令

（1）退出环境

conda deactivate

（2）删除环境（退出该环境后才能删除）

conda remove -n pytorch --all

（3）pip list
（4）nvcc -V 查看cuda版本
（5）nvidia-smi 查看驱动支持的cuda

二、安装Pycharm

1.官网安装

2.配置环境

创建一个新项目

在Existing Interpreter中手动找到环境

检验一下是否成功运行
在Python Console 中输入 import torch

import torch
torch.cuda.is_available()

返回false，因为使用的是CPU版本

三、给下载的项目配置虚拟环境

1.在github上下载一个项目，打开项目
2.环境配置
文件-设置

项目-项目解释器

选择之前配置的环境

3.当环境中缺少所需要的包
法一 .存在requirement文件直接install requirements
或者pip install -r requirement.txt
法二 .
右键运行，看缺少的包
打开annaconda prompt
搜索安装该包的安装指令
conda insatll
pip install

小结

一开始想要装GPU版本的pytorch，但是实在太麻烦了，要更新驱动，还要下载合适的cuda，试了好几次也没有成功，还是放弃了，等以后有空再试试，主要电脑内存也不太够，如果想要装GPU版本的可以参考土堆老师的视频，写的很详细。