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PyTorch環(huán)境配置及安裝過程

更新時間：2023年04月06日 09:55:33 作者：飾一

這篇文章主要介紹了PyTorch環(huán)境配置及安裝,本文通過圖文實例代碼相結(jié)合給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

PyTorch環(huán)境配置及安裝

初步機器學習，這里記錄下一些學習經(jīng)過，之后以便于自己查看，同時歡迎各位大佬點評，本節(jié)是機器計算的一個包的安裝和簡單驗證。

安裝、使用環(huán)境

Windows環(huán)境下：

CUDA官網(wǎng)使用IDM下載就很快樂；
Anaconda在官網(wǎng)下載就行，python環(huán)境的話，我這里之前安裝過了，所以大家可以去自己百度，很簡單；
Pycharm也是直接裝，這里就不多作介紹了。

Anaconda 下載安裝

下載

在機器學習，深度學習中，要用到大量的 package（就是各種工具包）。如果說，函數(shù)是一個工具，那么 package 就是一個工具包。一個個安裝 package 很麻煩，而且容易出現(xiàn)疏漏。于是，就有了 Anaconda，這是一個集成了常用于科學分析（機器學習，深度學習）的大量package。
也就是說，你只要安裝了 Anaconda，就安裝了很多我們之后要用的許多packages。

Anaconda 的下載地址：https://www.anaconda.com/products/individual
Anaconda歷史版本鏈接：
https://repo.anaconda.com/archive/

安裝

1. 點擊安裝程序，選擇路徑

2. 選擇是否安裝VS，安裝過的跳過

檢驗是否安裝成功，在開始菜單出，左擊 Anaconda Prompt

打開后，左邊有 (base)，即安裝成功。

Pytorch環(huán)境

當你遇到不同的項目，需要使用到不同版本的環(huán)境。比如這個項目要用到 pytorch 0.4，另一個項目要用到 pytorch 1.0，如果你卸載了0.4版本，安裝了1.0版本。那么下一次，你再碰到0.4版本，你就需要卸載1.0版本，安裝0.4版本。很折騰。

Anaconda 集成的 conda 包就能夠解決這個問題。它可以創(chuàng)造出兩個屋子，相互隔離。一個屋子放 0.4 版本，一個屋子放 1.0 版本。你需要哪個版本，就進哪個屋子工作。
我們首先使用 conda 指令創(chuàng)建一個屋子，叫做 **pytorch **。

## conda 是指調(diào)用 conda 包，create 是創(chuàng)建的意思
## -n 是指后面的名字是屋子的名字
## pytorch是屋子的名字（可以更改成自己喜歡的）
## python=3.6 是指創(chuàng)建的屋子，是 python3.6 版本。
conda create -n pytorch python=3.6

如圖：

之后，彈出提示，輸入 y，即可安裝。安裝成功后，輸入以下指令：conda info --envs

即可看到 conda 環(huán)境中，有新建的 pytorch 環(huán)境，右邊的 * 號表示，當前你處于哪個環(huán)境。

接下來，我們要在 pytorch 環(huán)境中，安裝 PyTorch，使用如下指令，進入 pytorch 環(huán)境。

conda activate pytorch

或者是 activate pytorch

你可以看到左邊的 base 變成了 pytorch，代表成功進入 pytorch 環(huán)境。

到這里，基本的準備工作我們就弄好了。

安裝 Pytorch

值得一提的是，PyTorch 在這方面做的真的好，不需要再人工安裝 CUDA、cuDNN 之類的，全部都給你解決了。
Pytorch 官網(wǎng)

直接安裝

PyTorch Build 選擇 Stable；選擇系統(tǒng)；Package，Windows下推薦 conda，Linux 下推薦 pip；Python版本按照Anaconda的版本選擇，我這里選擇3.6，CUDA 推薦10.1。如果沒有顯卡的話，選擇 None。我的選擇如圖所示：

默認官網(wǎng)下載，復(fù)制下面命令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

如果前面是base環(huán)境，使用conda activate pytorch進入 pytorch 環(huán)境中。之后粘貼即可。

果斷輸入y，之后就是漫長的等待?；蛘呷バ菹?，慢慢等著?？纯磩∩兜?，等著它慢慢下吧。如果你的并不慢，那么臥槽臥槽兄弟。

主要是2個軟件比較大，難下載：
pytorch-1.6.0-py3.6_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2
cudatoolkit-10.1.243-h74a9793_0.tar.bz2

使用清華等國內(nèi)鏡像

1. 為Anaconda添加國內(nèi)鏡像源

在安裝過程中，我們會遇到很多問題，很多需要下載的包可能會由于網(wǎng)絡(luò)連接的關(guān)系下載失敗，因此，我們需要為Anaconda添加國內(nèi)的鏡像源，如清華的鏡像源。添加鏡像源的命令如下：

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

添加完鏡像源后就可以執(zhí)行官網(wǎng)給出的安裝命令了。

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

2. 手動下載缺失的庫
如果下載還是有問題的，你可以根據(jù) cmd 命令窗口給出的錯誤提示，手動到清華鏡像源的PyTorch庫中下載對應(yīng)的庫到本地，如下所示：

3. 在虛擬環(huán)境中安裝包
打開anaconda prompt激活自己的虛擬環(huán)境，并cd進入你剛剛的下載路徑

輸入以下命令分別安裝缺失的包：

conda install --offline pytorch-1.6.0-py3.7_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2
#offline后面文件全稱

報錯（見下圖），因為它在目錄下找不到這個文件它就會自動去源上搜索。據(jù)說還有一種不用進入目錄直接conda的方法，是要將下載的包先放入Anaconda3/pkgs 目錄

4. 再次運行官網(wǎng)的命令

  conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

出現(xiàn)“done”就說明安裝完成，可以進入Python 測試一下，導(dǎo)入torch成功！

5. Python測試
pycharm中設(shè)置好項目環(huán)境

新建python文件，輸入如下代碼

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

輸出結(jié)果：

離線安裝

前提是，已經(jīng)安裝好CUDA，建議下載離線版。

進入官網(wǎng)：https://pytorch.org/。選擇你的版本，然后復(fù)制后面那段網(wǎng)址，我這里的是：

用瀏覽器打開，這里就會出現(xiàn)很多文件，我這里是要下載CUDA10.2版本的，你就往下拉，找到cu102開頭的文件，目前最新版是1.6.0，就找對應(yīng)的版本。

cp后面是python的版本

下載好之后利用終端進入下載文件夾，輸入pip install 文件名即可安裝。安裝好后再將官網(wǎng)中生成的那個指令，再終端輸入，因為安裝過torch了，所以只會安裝torchvision，很快的。

驗證是否安裝成功在命令行左邊為 pytorch 環(huán)境中，輸入 python之后，輸入 import torch，如果沒有報錯，意味著 PyTorch 已經(jīng)順利安裝了接下來，輸入 torch.cuda.is_available（），如果是 True，意味著你可以使用 GPU，如果是 False，意味著只能使用CPU。