深度学习Pytorch框架搭建

记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch

1.清华镜像安装anaconda

1.1安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
1.2选择适宜版本：

以Windows11为例，我下载的是3.5.3.1版本64位的，即图中最后一个。

2.安装anaconda

2.1直接打开安装好的文件，根据指示一步步安装。(我忘记截图了)
2.2第三步安装路径默认是C盘，我更改到了D:\Anaconda3
这个文件夹不能使用中文或者空格、特殊字符!
2.3下一步不要将安装路径填入环境变量，后面使用会出现问题，取消勾选，下一步手动添加就可。
2.4等待安装，大约两到三分钟。

3.配置路径

3.1先回顾下刚刚安装的anaconda路径：
（1）anaconda所在路径：D:\Anaconda3
（2）Scripts所在路径：D:\Anaconda3\Scripts
（3）Library所在路径：D:\Anaconda3\Library
3.2 右键此电脑→属性→高级系统设置

点击环境变量

双击Path

在这个界面点击新建，依次将之前的3个路径添加进来，点确定，就OK啦！

4.测试安装情况

4.1同时按住Win+R，输入cmd进入终端命令窗口
4.2输入 conda --version 和python --version 查看conda环境和python版本

如果出现上述结果，就说明安装成功。

5.创建虚拟环境

5.1点击Windows图标，在Anaconda3文件夹下进入Anaconda Prompt界面
5.2添加清华源(不添加的话之后容易报各种各样的错)

#添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

5.3使用conda create -n your_env_name python=x.x创建虚拟环境

如上图，d2l是我的环境名
5.4输入conda list 查看环境是否创建成功

如上图则表示成功，输入 conda activate d2l 进入虚拟环境

最前面出现d2l表示此时处于虚拟环境里，如果想要退出就输入 conda deactivate

6.安装Pytorch

6.1查看自己电脑的CUDA配置
（1）方法1：Win+R，输入cmd，命令行窗口输入 nvidia-smi 运行，即可查看CUDA类型(如果报错说nvidia不是 内部命令，那么多半你的电脑不支持gpu)
例如，我的电脑CUDA版本是11.6

（2）方法2：开始栏直接搜索NVIDIA

点击左下角系统信息

点击组件即可查看自己的CUDA版本
6.2进入pytorch官网：https://pytorch.org/
选择自己电脑适配的版本

复制下方的代码，到anaconda prompt中运行。
注意！！只复制conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 之后的别复制了，因为之前已经加了清华源
6.3开始安装
中间可能会报错，报错了 哪个包就手动再安装下就好了
6.4检查是否安装成功：
（1）输入 python 进入python环境
（2）输入 import torch

像上图一样就是成功了，输入 exit() 退出python环境。

7.打开jupyter notebook

其实安装anaconda默认安装了jupyter notebook，但是如果直接打开jupyter，之前在虚拟环境中安装的torch没办法使用。所以在命令行输入 pip install jupyter notebook
安装成功后，输入 jupyter notebook 就可以进入了。