一、Aanconda的安装
可以参考笔者的这篇博客:Anaconda安装详细教程
二、准备工作
1、查看本机的python的版本(本机python解释器版本为3.8.5)
3、在Anaconda Prompt依次执行以下命令,创建名字为pytorch的虚拟环境
# -n后表示的是创建虚拟环境名,python=版本号,即为cmd查看的本机的python解释器版本
conda create -n pytorch python=3.8
遇到Proceed([y]/n)?
,直接输入 y 继续进行安装
# 查看创建的虚拟环境(可以发现创建的新虚拟环境pytorch)
conda info --envs
# 激活虚拟环境(可以发现虚拟环境由base切换到平pytorch,若如由pytorch切换到base则执行命令:conda activate base即可)
conda activate pytorch
4、准备工作已完成,Anaconda prompt窗口不要关闭,最小化即可,开始安装Pytorch
三、Pytorch具体安装步骤
1、检查本机的显卡信息
(1)方式1:NVIDIA控制面板->系统信息->组件(笔者电脑为NVIDIA CUDA 11.1.114 driver)
(2)方式2:在cmd中输入nvidia-smi
,查看本机的显卡信息
选择合适的自己显卡对应的Pytorch版本下载即可,注意一定要选择pip版本(避免后续出错和进行其他后续操作)
图示是最新版本的Pytorch版本的安装,但是不建议。注意nvidia-smi中的是驱动对应的cuda最高版本,只要此版本大于等于你安装的cuda即可,笔者选择的是CUDA 10.2(上图显示的CUDA Version:11.1),复制的pip命令为:
pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
3、打开刚才最小化的Anaconda prompt窗口,粘贴刚才复制的命令,进行Pytorch的安装(可能会出现速度比较慢的情况)
4、验证安装好的Pytorch,执行以下命令:
(1)在Anaconda promp中的py38环境下运行
python
(2)回车后继续执行
import torch
(3)回车后,若没有报错,则说明Pytorch安装成功。
查看是否可以利用GPU,继续执行
torch.cuda.is_available()
若最终显示显示Ture则说明Pytorch可以使用GPU
1、安装Pytorch无需提前安装cuda和cudnn,网上有太多教程说安装Pytorch GPU版要配套安装相同版本的cuda和cudnn驱动安装包。但若使用Anaconda,Anaconda会自动帮我们安装好,全程不需要额外下载其他安装包。
若安装cuda的伙伴们,可以按照下方博客卸载:
windows下CUDA的卸载以及安装
笔者就是先安装CUDA,然后将其卸载,同样可以成功安装Pytorch。
2、执行安装Pytorch报错torch.cuda.is_available()=false的解决方法
根本原因:使用清华镜像加速下载,导致下载的pytorch版本是cpu版本而不是我们需要的gpu版本。即使我们无论重装多少次,执行命令torch.cuda.is_available()始终会报错False。如下图即笔者利用清华源下载的cpu版本的Pytorch,和对应的报错信息
解决办法:
torch.cuda.is_available()返回false——解决办法
安装pytorch报错torch.cuda.is_available()=false的解决方法
即:官网下载CUDA版本支持的Pytorch,复制对应的pip语句在Anaconda prompt中执行下载
而不是下图对应的conda语句,因为你已经切换清华源。
参考博客:
(1)Pytorch-gpu版安装教程【注意:无需提前安装cuda和cudnn】
(2)PyTorch安装教程(带图文)
(3)pytorch超级详细的安装教程