1、Pytorch

深度學(xué)習(xí)跑代碼的時候，因為簡單的操作不適合cpu運行，我們更習(xí)慣用GPU加速代碼。

本章將介紹怎么安裝pytorch的gpu環(huán)境，以及常見的問題

關(guān)于conda的安裝，參考之前文章：深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置：Anaconda 安裝和 pip 源

pytorch官網(wǎng)提供的安裝：鏈接：https://pytorch.org/

這里提供的版本都是較新的，電腦的硬件跟不上的話，可以選擇之前版本的

2、如何查看電腦的cuda版本

網(wǎng)上有很多，這里介紹自己使用的

需要注意的，只有英偉達的顯卡支持gpu加速，英特爾的不行

鼠標(biāo)右鍵有NVIDIA 控制面板這個選項，就代表電腦有英偉達的顯卡（window11 右鍵可能被隱藏了，點開顯示更多選項展開即可）

可能配置不同，打開的界面不一樣，沒關(guān)系，繼續(xù)操作就行了

點開 NVIDIA控制面板

點這

點開后，再點擊這里：點擊組件

如下：

說明電腦支持的最大cuda版本是12.0，安裝小于等于這個版本的都可以

3、安裝cuda

這里不建議選擇最新的，選擇之前的穩(wěn)定一點，這里展示的是10.2版本

在conda新建好環(huán)境后，并且激活，利用pip安裝即可

換成pip安裝，將3刪除就行了

等待下載完成即可：

4、檢查是否安裝成功

首先還是要激活環(huán)境啊，如果你跟著本章來的話，已經(jīng)在環(huán)境里面了就不需要激活

首先進入python環(huán)境，導(dǎo)入torch，然后輸入torch.cuda.is_available()

當(dāng)出現(xiàn)True的時候，那么恭喜你，gpu的配置成功了?。。?！

5、關(guān)于庫文件用conda和pip哪個安裝？

這里建議在虛擬環(huán)境中，使用pip安裝，實在安裝不來，再用conda

盡量不要來回混肴使用?。?/p>

顯卡問題，

6、安裝 requirement 文件，配置好的gpu是否會失效？

這里之前在跑別人項目的時候，總會出現(xiàn)這個問題，當(dāng)然沒人解答，大部分人都說環(huán)境壞了，在新建一個就行了....

首先重點是，跑新的項目，一定要新建虛擬環(huán)境，這樣才不會造成破壞，俗稱環(huán)境污染？

那么新建好了虛擬環(huán)境，我辛辛苦苦看cuda版本，又去官網(wǎng)扒了好久歷史版本才安裝好的gpu環(huán)境。怎么能保證我隨便pip install -r requirement就能保證gpu可以運行？

下面是自己的一些理解：

需要知道是，cuda和torch版本是兩個概念。例如cuda的11版本，對應(yīng)torch好多個小版本

torch版本無非有兩種，相對于電腦的硬件來說，要么高了，要么低了

低了的才好，因為硬件是向下兼容的，就是說你cuda是11版本的。你跑的項目torch只要低于11版本，那么隨便怎么安裝requirement文件，都能保證gpu運行。對于大部分成熟的項目來說，torch版本都不會太高，因為越高越不穩(wěn)定，開發(fā)者也不希望別人復(fù)現(xiàn)代碼的時候一直報紅。

第二種就是高了，高了的話，電腦肯定不支持cuda運行了。當(dāng)然也不是不能解決

需要明白的是，不是開發(fā)者非要炫耀自己硬件好，才選擇高的版本。有些功能在高的torch版本才有，例如混合精度計算，對于深度學(xué)習(xí)來說已經(jīng)很常見了，好像torch1.10版本才支持，這種是沒辦法的。

如果真的高了，建議新建好環(huán)境的時候，看看torch的版本，如果和低版本的torch適應(yīng)的話，在自身配置符合的情況下可以低幾個小版本也沒事。大不了在requirement文件把torch刪除了就行了，咱們自己配置torch

當(dāng)然，肯定有人不知道低多少合適。舉個例子，你電腦的cuda是11版本的，別人項目需要12版本的cuda。看他torch的對應(yīng)版本，往下降一點，不就是電腦可以支持的11版本了嗎。要是還不知道，安裝自身電腦最高的torch版本，然后跑一遍看看報不報錯就行了

總結(jié)

要是真的是配置跟不上，那真沒辦法了，搞深度學(xué)習(xí)還是需要鈔能力...

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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