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Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置詳解(GPU)

更新時(shí)間：2020年10月18日 08:40:40 作者：DylanQin1D7

這篇文章主要介紹了Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

第一步： 從清華大學(xué)開源軟件鏡像站下載Anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

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安裝過程中需要勾選如下圖

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裝好后測(cè)試是否裝好，先配置環(huán)境變量（可能anaconda安裝好后自己就有了）

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打開CMD，輸入代碼

conda list

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回車出現(xiàn)包的信息則說(shuō)明安裝完成

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打開Anaconda Navigator（桌面沒有的話就點(diǎn)擊左下角看最近添加）可以看到spyder已經(jīng)下好了

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第二步：下載CUDA（GPU）
注意：沒有NVIDA的顯卡是不能使用CUDA的?。。。。。。。?！
如果顯卡不是N卡的話，就不能使用GPU加速的?。。。?！
但親測(cè)之后就算沒有下載CUDA，只要pytorch包下載在spyder里，是能使用CPU來(lái)加速的，進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)是沒有問題的。

下載CUDA前，查看自己電腦能安裝CUDA的最高版本，打開NVIDA控制面板

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可以看到我的CUDA能安裝11.1版本的（這不代表你的電腦就安裝這個(gè)版本，而是最高能接受這個(gè)版本?。?br />

然后我們進(jìn)入CUDA工具包安裝官網(wǎng)
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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可以看到有很多版本，但這個(gè)時(shí)候可以看一下pytorch官網(wǎng)
https://pytorch.org/get-started/locally/

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這里最高CUDA選擇10.2，但由于本人的電腦就是裝不了10.2，所以選擇了10.1 updata2

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點(diǎn)進(jìn)去是這個(gè)樣子的

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然后右下角下載好后開始安裝，遇到下圖這個(gè)注意勾選。

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安裝過程如果出錯(cuò)的大概率是你的電腦沒有 Visual Studio,如果真出錯(cuò)了可以下個(gè)VS2019試一試，我就是出錯(cuò)在這。

安裝完成后測(cè)試是否安裝完成，打開CMD輸入

nvcc -V

安裝完成的話就會(huì)出現(xiàn)下圖

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可能會(huì)遇到nvcc不識(shí)別，我們就去找nvcc這個(gè)文件（如圖所示路徑）

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找到之后把這個(gè)路徑添加到環(huán)境變量

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添加之后，再次進(jìn)入cmd，輸入nvcc -V測(cè)試安裝情況

到此CUDA安裝完成

第三步

Pytorch安裝
打開cmd，輸入下面兩行代碼（使用清華源加速）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

先不要關(guān)閉cmd，然后進(jìn)入pytorch官網(wǎng)
https://pytorch.org/get-started/locally/

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熟悉的界面，因?yàn)槲野惭b的CUDA是10.1，所以CUDA選擇了10.1。
注意這段代碼

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必須去掉-c pyorch
所以我們?cè)趧偛诺腸md中輸入

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

然后稍等一會(huì)，cmd就會(huì)開始安裝了，安裝過程中碰到Y(jié)/N就選Y就行了，因?yàn)槲乙呀?jīng)安裝過了，所以cmd里就是這樣的

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等下載完成之后，打開cmd，輸入

ipython

然后再如下圖輸入

import torch
torch.cuda.is_available()

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如果輸出了一個(gè)True，則pytorch安裝完成了。

第四步
環(huán)境配置與測(cè)試
打開Anaconda Navigator

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在兩個(gè)環(huán)境中找一找有沒有pytorch一類的包

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沒有的話只能重新下一次pytorch了
有的話打開spyder，可以在工具選項(xiàng)設(shè)置為簡(jiǎn)體中文

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然后輸入代碼測(cè)試

import torch
print('Torch Version:',torch.__version__)
print('CUDA GPU check:',torch.cuda.is_available())

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正常輸出的話，那么pytorch就裝好了

如果是要用pycharm來(lái)運(yùn)行呢，則新建一個(gè)項(xiàng)目，選擇現(xiàn)有解釋器

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然后在添加解釋器，在conda環(huán)境下如圖

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然后創(chuàng)建就好了，創(chuàng)建完成以后，創(chuàng)建一個(gè).py文件，輸入代碼

import torch
print('Torch Version:',torch.__version__)
print('CUDA GPU check:',torch.cuda.is_available())

運(yùn)行如下，則配置完成了

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到此這篇關(guān)于Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置詳解(GPU)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Anaconda spyder pycharm pytorch配置內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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