pytorch 深度学习 开发环境搭建 全教程

目录

1、conda安装

2、新建python环境

3、pycharm安装

3、显卡驱动 

4、cuda安装

5、安装pytorch

6、安装cudnn

7、配置requirement


1、conda安装

 这是AI开发环境的全家桶,官网下载链接Anaconda | Start Coding Immediately 

尽量不要选择太新版本的python,3.8就已经足够了。安装没有特别需要注意的地方,选择自己喜欢的路径安装,不要选择带有中文以及空格的路径,直接一路next就行,最后结尾勾选一下添加环境变量。

安装完成后,有一个annaconda prompt软件,是conda版本的cmd,非常好用。

打开这个软件,输入指令python,出现python版本就安装正确了

2、新建python环境

在prompt输入以下命令

conda create -n 'name' python='3.8'

'name'改成你自己需要的名字,建议pytorch-gpu

查看python环境列表

conda env list

切换python环境

activate pytorch-gpu

删除python环境

conda remove -n "name" --all

查看当前python工具包列表

pip list

3、pycharm安装

官网下载链接Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

对于目前的你,安装社区版就足够了,安装专业版也可以,就去淘宝买个激活码,不要去搜什么激活码把电脑搞出一大堆病毒。

安装过程同conda,选择自己喜欢的路径安装,不要选择带有中文以及空格的路径,直接一路next就行,最后结尾勾选一下添加环境变量。

安装完成后,将annaconda的python环境导入进来。

  1. 具体流程:
  2. 右下角,添加解释器
  3. 选择现有解释器,选择conda环境
  4. 找出conda的安装路径,选择env文件夹
  5. 选择你需要的python环境,找到python.exe,选择导入完成
  6. 右下角显示你选择的python环境

3、显卡驱动 

根据电脑配置选择,官网下载链接NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA

注意区分笔记本版本和台式机版本

4、cuda安装

cuda和显卡驱动是两个不同的东西,但是两个你都必须要安装。

cuda官网下载链接CUDA Toolkit 12.1 Downloads | NVIDIA Developer

cuda、python、cudnn、torch这个四个环境都要正确并匹配,不然会出现各种各样的错误

建议版本cuda_11.5.1_496.13_windows

安装cuda也没有特别需要注意的,但是可能会出现安装失败,如果电脑没有vs,

在后面就不要勾选相应组件(visual studio intergratin),装了的可以勾选,取消勾选(visual studio intergratin)基本可以避免安装失败

5、安装pytorch

这里选择的版本首先是GPU版本,然后版本一定不要太新,选择我推荐的就好,就可以正常使用不会出错。

选择轮子安装,比较方便快捷,安装过程出错概率小,​ 官方轮子 ​,建议版本torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64

下载轮子后,建议放到合适的路径,打开prompt,cd到这个路径内,输入下面的指令

pip install torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64

直接在线安装也是可以的,可能收到网络环境的影响,有时候需要关闭才能继续安装

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装完成后,查看torch环境,输入一下指令

python
import torch
print(torch.__version__)

如果出现torch版本,即安装成功

6、安装cudnn

官网链接

建议选择版本cudnn-windows-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive

下载解压后,复制bin、lib、include的三个文件夹到到cuda安装路径中,这是我的cuda路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5

直接复制粘贴这三个文件夹,并且替换

7、配置requirement

下载的过程中,单个文件无法下载,可以去requirement.txt里面#屏蔽这个文件

可能缺少C的环境,下载vs studio

cd '项目目录'

pip install -r requirements.txt

到这里就安装结束了,可以开始训练你的模型了

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