从0到1深度学习环境搭建

目录

    • 第一步:安装anaconda
    • 第二步:创建一个虚拟环境试一下
    • 第三步:确定cuda算力,配置cuda
    • pytorch官网找版本
    • pycharm配置
    • pycharm进行设置setting 能够打开conda的shell终端
    • 如何给下载的项目设置合适的环境
    • 如果必须要低版本的pytorch才能运行,需要安装低版本的
    • 补充:CONDA的介绍
    • 免费的云平台

第一步:安装anaconda

下载的版本最好是最新版前两年左右的,有更多的资料可以参考https://www.anaconda.com/products/distribution
按照步骤进行安装就行

第二步:创建一个虚拟环境试一下

以后可以把tensorflow和pytorch放到不同的环境下
从0到1深度学习环境搭建_第1张图片

conda env list  //看一下有哪些环境
conda create -n tupytorch python=3.7//创建第一个
conda activate chupytorch  //激活环境
conda deactivate  //关闭环境
conda list//可以看环境下有哪些包
conda remove -n chupytorch --all  //移除该环境

第三步:确定cuda算力,配置cuda

从0到1深度学习环境搭建_第2张图片
确定自己显卡型号:我的是在这里插入图片描述
确定算力
https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA
我的是6.1
从0到1深度学习环境搭建_第3张图片
3、确定cuda runtime
在这里插入图片描述
4、我们看自己的驱动CUDA Driver Version -11.1

nvidia-smi

在这里插入图片描述
5、最终确定适合CUDA 9.10.11.0-11.1

pytorch官网找版本

1、可以安装,更新显卡最新版本 https://www.nvidia.cn/download/driverResults.aspx/198487/cn/
推荐全装最新版本 我的更新到了12.0
2、使用命令窗口,

进入环境

conda activate chupytorch
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
nvidia-smi

来确定是否成功

3、配置pytorch
https://pytorch.org/get-started/locally/
从0到1深度学习环境搭建_第4张图片

从0到1深度学习环境搭建_第5张图片
我的用conda安装不上去,就是用了pip
本来想安装117版本,后面发现一直报错,就试了一下113,

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

如果用命令行窗口安装不上,就可以到下载的地址上直接下载下来,然后再安装

pip install //本地地址
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113  //单独用来用来安装torchaudio,会更快

验证是否成功

python
import torch
torch.cuda.is_available

pycharm配置

新建项目的时候,选择已有的从0到1深度学习环境搭建_第6张图片
自动识别了
从0到1深度学习环境搭建_第7张图片
进行测试是否可用torch

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

pycharm进行设置setting 能够打开conda的shell终端

file——setting
搜索terminal 然后修改路径
发现
在这里插入图片描述

如何给下载的项目设置合适的环境

加载下载后的项目
然后看到红色的报错,需要给项目配置相应的环境,例如pytorch
file_setting_python interpreter ,找到自己的安装位置,可以加一个
从0到1深度学习环境搭建_第8张图片
之后可以看需要那些包,可以pip install 包名 安装
从0到1深度学习环境搭建_第9张图片

如果必须要低版本的pytorch才能运行,需要安装低版本的

从0到1深度学习环境搭建_第10张图片

补充:CONDA的介绍

我们下载anaconda后,有一个文件defaults,里面有各种地址,可以让我们进行通道下载

conda config --show //看有哪些配置文件,可以看到有一个channel是defaults,最低的优先级

从0到1深度学习环境搭建_第11张图片
从0到1深度学习环境搭建_第12张图片
因为这个通道在国外,所以比较慢,可以换通道,例如清华镜像的等等
可以添加镜像地址
在这里插入图片描述

免费的云平台

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