pytorch 环境准备

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安装图解

anaconda

确认安装好annaconda   

cuda 安装

检查是否安装好cuda 

 pytorch 安装

  配置一下anaconda 镜像 

 pycharm 安装 

​代码演示

有任何问题欢迎留言询问


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本文版本  python3.9 anaconda3-2021.05  cuda 11.3  pytorch 1.11 (稳定版)

  • python 3.x + anaconda 可以最新 
  • CUDA 11.3   英伟达显卡
  • pycharm community  社区版 最新即可 

工具介绍

  • anaconda  python 的包管理工具    自动的下载管理第三方的软件库的管理工具 
  • cuda  针对英伟达显卡的并行计算库 
  • pycharm community   免费社区版  python 代码的编辑工具 

安装图解

anaconda

官方地址  Anaconda | Anaconda Distribution

安装 anaconda 会自带安装python  注 python3.x 向下兼容  ,安装最新版没有问题 当前版本为python 3.9

pytorch 环境准备_第1张图片

 注意勾选  添加到path 路径  为了方便使用conda 这个命令

确认安装好annaconda   

cmd  conda --version  如果能敲出conda 这个命令说明已经安装好了conda

cuda 安装

 cuda 只能安装在 NVIDIA显卡上面  根据自己电脑选着对应下载  下载好点击安装  安装过程中关闭安全软件  本次教程安装 cuda 11.3 (注:截图版本为 11.6.2)

pytorch 环境准备_第2张图片

 pytorch 环境准备_第3张图片

pytorch 环境准备_第4张图片 pytorch 环境准备_第5张图片

 pytorch 环境准备_第6张图片

pytorch 环境准备_第7张图片

检查是否安装好cuda 

cmd  nvcc -V   注意 V 是大写   

pytorch 环境准备_第8张图片

 pytorch 安装

 进入官网   Start Locally | PyTorch   复制红框内容 粘贴到cmd注意cmd以管理员方式运行  Y

  配置一下anaconda 镜像 

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

使用国内源去掉  -c pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 
 
  

 安装的cuda 版本和此处要一致

pytorch 环境准备_第9张图片

pytorch 环境准备_第10张图片

 pycharm 安装 

官网 Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrainspytorch 环境准备_第11张图片

社区版个人学习够用  双击安装   新建项目  配置pyhon conda 环境 

pytorch 环境准备_第12张图片

pytorch 环境准备_第13张图片代码演示

import torch

print(torch.__version__)
print('gpu:',torch.cuda.is_available())

pytorch 环境准备_第14张图片

有任何问题欢迎留言询问

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