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【超详细】pytorch安装及配置

发布于2022-09-18 13:21     阅读(888)     评论(0)     点赞(7)     收藏(1)



前言

本周准备做一个基于PyTorch深度学习实践的专栏,咱们需要先将环境配置好,所以本文先介绍一下如何下载和配置PyTorch


一、Anaconda安装

Anaconda的下载安装比较简单,网上的教程都是保姆级的,大家可以看看这个博主写的这篇博客Anaconda下载安装介绍,里面还解决了Anaconda Navigator打不开的问题,亲测有效哦!
在这里插入图片描述

二、PyTorch的下载及配置

1.创建虚拟环境

在下载PyTorch之前,首先我们需要创建一个虚拟环境,在电脑左下角的“开始”栏中找到Anaconda Prompt,点击打开
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输入以下代码conda create -n pytorch2 python=3.7
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代码中的pytorch2是我给这个虚拟环境取的名字,大家可以自己定义取的名字,后面的python=3.7是我所下载的python版本,这个需要根据大家下载的python版本写。
输入代码回车后,会出现([y]/[n]?),输入y等待安装完毕后,我们的虚拟环境便创建好了。

2.在虚拟环境中下载PyTorch

创建完虚拟环境后,打开Anaconda Prompt,输入activate pytorch2,激活所创建的虚拟环境。
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然后进入到pytorch的官网:PyTorch官网
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电脑没有显卡的选择cpu版本,有显卡的可以选择CUDA版本的(cpu版本的在后续大量数据训练中速度肯定会更慢一点)
打开cmd控制台,输入nvidia-smi查看本机的cuda版本
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我这里是CUDA11.7的,可以向下兼容,所以在pytorch官网我下载CUDA11.3的pytorch
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复制这行命令,在刚刚创建的虚拟环境中输入
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会出现([y]/[n]?),输入y,然后等待它下载完成即可。
下载完成后,我们验证一下是否成功下载好了PyTorch
同样的,在这个虚拟环境中输入python进入python环境,然后输入import torch如果没有报错则下载成功,输入print(torch.__version__)可以查看pytorch版本,最后检查一下cuda是否可以用于当前版本的pytorch,输入torch.cuda.is_available(),若为True,则表示可用。最后输入exit()退出python环境。
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3.本机CUDA版本低怎么下载CUDA高版本的pytorch

我的电脑最开始的cuda版是11.1,而不是上面显示的11.7,这是怎么一回事呢?原来电脑所支持的cuda版本是可以升级的,我的显卡是英伟达的,打开NVIDIA控制面板查看显卡类型,我的是GeForce GTX 1650 Ti
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然后登陆英伟达的官网:NVIDIA官网
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选择与自己电脑显卡型号相同的选项(带Notebooks的是笔记本),然后点击搜索
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最后点击下载即可。后面的安装教程也比较简单,这里就不再讲诉了,大家可以看看这篇博客。https://blog.csdn.net/m0_37870649/article/details/105356540
安装完成后,再次查看电脑的cuda版本可以发现已经升级到最新,此时可以按照之前的方法下载CUDA为11.3的pytorch。

4.Jupyter Notebook调用PyTorch虚拟环境

Jupyter Notebook可以简单的将其理解为一个编程开发工具,就是你写代码的地方。成功安装anaconda和pytorch后,我们如何在Jupyter Notebook中使用?
大家要明白的是Jupyter Notebook本身是默认使用一种anaconda中root目录下的Python环境的,如果想使用其它的虚拟环境,还需要通过插件来实现,也就是nb_conda插件。
首先,打开anaconda prompt 输入conda install nb_conda安装该插件
然后进入想要添加到jupyter notebook中的虚拟环境,比如我这里是进如刚刚创建的pytorch2虚拟环境,即输入activate pytorch2,之后在该虚拟环境下输入conda install ipykernel这行代码得在虚拟环境中输入),等待安装就行了。
虚拟环境中输入jupyter notebook就会跳转到其界面
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5.PyCharm调用PyTorch虚拟环境

PyCharm和Jupyter Notebook的功能是一样的,如果你觉得jupyter notebook不好使的话,也可以选择在PyCharm中写代码,下面是在PyCharm中调用Pytorch虚拟环境
只需要在Settings中将Python Interpreter 换成你刚刚创建的虚拟环境即可,具体步骤如下:
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点击小齿轮中的Add,然后选择Conda Environment
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以上就是在PyCharm中调用PyTorch

6. Jupyter Notebook使用中碰到的问题

6.1输入jupyter notebook后显示无法定位程序输入点

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解决方法:直接将这个报错下的文件删除就不会再报错了,并不影响Jupyter Notebook的使用

6.2创建好的虚拟环境在Jupyter Notebook中使用不了

如下图,虚拟环境pytorch2上带了个星号,点进去是无法正常运行程序的
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如下图,该圆圈的意思是内核正忙,无法使用

问题产生原因可能是文件路径包含中文或者用户名中包含中文
(如下图所示,当用户名中包含中文,仍然会导致 jupyter notebook无法运行。进入jupyter notebook之前只会弹出以下控制台窗口,并不会自动打开jupyter notebook操作窗口)
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这个博主的博客里写了解决方法:
就是新建一个不带中文的用户,登录新的账户,在新的账户下安装jupyter notebook或者使用虚拟机,具体步骤可以参考这个博主的文章解决Jupyter Notebook内核正忙的方案


总结

本文主要介绍了pytorch的下载安装和配置,以及遇到的一些问题和解决方法。重点介绍了如何下载CUDA版的pytorch,以及升级本机CUDA的方法,并且讲解了如何在Jupyter NotebookPyCharm中使用我们所创建的虚拟环境。

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_56550595/article/details/125659714



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作者:343ueru

链接:https://www.pythonheidong.com/blog/article/1749200/0c13e3f0abe7ac3787e0/

来源:python黑洞网

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