今天打算写个详细讲解Pytorch安装教程。因为之前的文章中我觉得逻辑关系有点问题。之前的文章大多只是简单的教你怎么去安装Pytorch,而忽略了这背后的道理,进而导致了安装的过程规定太死不太灵活。写下的文章过段时间就过时了后患无穷。

1.安装前的准备

我们最后需要安装的软件如下:

  • anaconda 该软件可以便捷获取包且对包能够进行管理,我们使用这个软件来管理Pytorch以及依赖库,可以省去很懂烦恼。
  • Pytorch 这个不用解释了我们目标就是为了安装该软件。
  • cuda NVIDIA显卡专用的加速库
  • cudnn NVIDIA显卡专用的深度学习加速库

实际上,Pytorch官方的文档写的很好,有详细的安装指令供我们选择。比如以:2020-6-7打开该网站时候
Pytorch官方的文档
那么我们选择完自己需要的版本以后就给出对应安装指令,Package选项选择conda代表使用anaconda作为安装包管理软件,而最后的CUDA选项代表选择对应的NVIDIA支持版本,这一步需要特别注意自己的显卡是否支持最新的CUDA(实际上一般是支持的),于是我们这时候我们按照对应的版本再去安装需要的CUDA版本。

2.CUDA的安装

  1. CUDA安装之前需要在电脑上安装Visual Studio,这一步安装任何版本的Visual Studio都可以,Visual Studio只需要安装C++桌面开发选项。
  2. 之后就是根据官方文档安装上支持的最新的CUDA,同样是在对应的NVIDIA官网选择对应的版本,然后上面给出的对应版本进行安装,比如说目前Pytorch最新支持CUDA10.2,于是就安装CUDA10.2。然后进去以后选择对应版本下载安装。
    CUDA版本选择

CUDA选项选择

3.CUDNN的安装

虽然标题叫CUDNN安装,但是CUDNN实际上并不需要安装,而只是需要下载一个补充的库,然后复制进去就好了。同样到NVIDIA官网下载对应版本,但是这一步需要注册一个NVIDIA账号才能进去。比如:因为我的CUDA版本为10.2,所以我需要安装支持CUDA对应的 CUDNN V7.6.05版本(最新的对应CUDA10.2的8.0.0没有WIN版本)
CUDNN版本选择
下载以后解压得到的文件如下。
CUDNN文件
把上面的文件夹文件复制放入如下CUDA文件夹。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

CUDA文件夹

4.环境变量添加

打开环境变量
打开系统环境变量
点进入然后
编辑系统环境变量
添加
路径添加
这儿有不少的环境路径需要添加,如果你安装的不是CUDA10.2就最好去文件夹复制文件夹对应路径。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

最后打开使用ctrl+R然后输入CMD,打开CMD,输入nvidia-smi,得到如下输出就是安装成功了。
nvidia.png-13kB

5.anaconda安装

这一步比较简单直接去官网下载就好了,然后直接安装。

6.虚拟环境创建

打开使用ctrl+R然后输入CMD,打开CMD。

conda create -n env_name python=3.x //创建环境
//env_name就是我们想要创建虚拟环境的名字 然后Python=3.x 就是安装你需要的对应的Python版本
conda remove -n env_name --all//删除环境
conda activate env_name//启动环境
conda deactivate//退出环境

如下图所示,就是成功进入虚拟环境
进入虚拟环境
然后为该环境换清华源

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/
# 以上两条是Anaconda官方库的镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# 以上是Anaconda第三方库 Conda Forge的镜像

# for linux
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# for legacy win-64
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
以上两条是Pytorch的Anaconda第三方镜像

conda config --set show_channel_urls yes

7.Pytorch安装

之后就可以复制最开始我们在官网查询到的指令,但是需要注意要删除官方代码的-c pytorch,因为这一段的意思是指从官方源下载,这样我们换清华源的意义就没有了。
我们需要输入的代码如下。

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2//

安装完成
如图所示因为我已经安装完成,所以显示我所有包都安装了。

8.Pytorch使用

首先在虚拟环境输入python打开python

import torch
x = torch.rand(5,3)
print(x)
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

安装成功

Last modification:June 8th, 2020 at 09:13 am
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