pytorch环境搭建及配置（纯干货）

pytorch环境搭建及配置

昨晚在新电脑上重新搭建了pytorch环境，并进行了完整配置，参照了一些网上的教程，特此记录以共享。
直接上流程！！！

步骤1 安装anaconda

• 官网下载anaconda版本安装，可根据系统，64位32位，python版本（建议3.7）进行选择，点击下载即可。
• 安装时，一路点击即可（根据硬盘容量选择位置），只需注意将路径添加到环境变量勾选上即可，勾选上后出现一个红字警告，直接无视它。
• 测试，win左下角图标，选择Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3)，点击进去后，依次输入以下代码，解锁python新世界。

python
print("Hello World！")

• 下载网址： link.

步骤2 安装VScode

• 官网下载VScode，同样可根据系统进行选择，点击下载即可。安装时，同样直接一路点击即可（根据硬盘容量选择位置）。
• 安装完成后，需要配置python。在扩展里面依次搜索并安装Chinese、python两个扩展，完成汉化及python扩展实现。新建一个py文件，进行测试即可。
• 下载网址： link.

步骤3 安装GPU加速相关

• 下载CUDA与CUDNN，CUDNN下载需要注册账号，其实也很简单。下载时直接百度搜索即可。
• 如何找到自己显卡对应的型号是关键，具体操作步骤：
• 控制面板，硬件与声音，nvidia，帮助，信息，即可查看CUDA版本，一般为9.2,10.1,10.2等
• 需要注意，只有电脑安装了nvidia显卡才需要执行这一步
• 测试，cmd里面输入nvidia-smi（建议直接复制），看看是否出来CUDA等版本信息，如果显示错误，请定位至以下文件夹（cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI）再测试。
• CUDA10.1网址：link
• CUDNN网址：link

步骤4 创建pytorch环境

• 在anaconda终端依次输入以下代码，分别为：创建3.7版本的pytorch环境，激活该环境，显示安装的库文件

conda create -n pytorch python=3.7
conda activate pytorch
pip list

• 中间直接输入y即可，可以发现执行完之后，命令行已由（base）变为（pytorch），且库文件很少，没有需要的pytorch，接下来安装。

步骤5 搭建pytorch

• 建议不采用官网提供的conda方式，而是使用pip方式安装，且为下载后离线安装
• 官网下载pytorch，建议选择stable版本，根据电脑系统选择windows等，pip，python，CUDA版本号（nvidia-smi显示的）
• pip下面有个网址，点击打开它（文件很大，往往直接安装会中断），下载两个文件
• 命名规则（torch版本号+python版本号+操作系统及位数）
• 下载两个文件，torch及torchvision文件，例如我的是
• torch-1.5.1+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl
• torchvision-0.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
• 在所建立的pytorch环境下安装这两个文件，使用cd定位至下载文件夹位置，使用以下提示代码安装即可

pip install torch TAB补全
pip install torchversion TAB补全
pip list

• 可以看到库文件多了torch等，基本已经大功告成了
• vscode测试或者终端直接测试（终端需要首先输入python才行），输入以下代码

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

• 显示True则打完收工！
• 网址：link

备注

1. 平常有些库经常由于网络原因无法安装，可参考torch的安装方式（下载后离线安装）进行安装
2. 安装CUDA等是为了跑代码时能够利用显卡加速
3. 安装多个环境后在VScode里面运行的话需要在左下角选择pytorch，而不是base，否则导入torch会出错
4. 参考了B站及CSDN博客的部分资料，大家也可以参考
5. 不同电脑安装可能会出现各种意想不到的问题，网上基本都有解决方案