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之前在安装了python的情况下安装了anaconda,又装了pytorch,但是在pycharm上使用torchvision时总会出现warning,于是对自己的安装过程起疑,但是又想不起来具体细节,想起曾看到过说装anaconda之前最好不要装python,死马当活马医,先卸了python,再重新建个虚拟环境安一遍(似乎卸载anaconda挺麻烦,所以先试试看,还是不行再说)
由于我之前没有删除安装python的程序,所以找到后再次运行就会有uninstall的选项,点击运行。暂不清楚是否卸载完全,有无bug之类的。
如果在安装Python时选择了添加Python到系统PATH环境变量,那么需要手动删除环境变量中的Python路径。
Python卸载重装完整教程:http://t.csdnimg.cn/AgMy5
在base环境中输入:
conda env remove -n env_name
Anaconda彻底删除虚拟环境的正确方法_python_脚本之家
Conda 创建和删除虚拟环境:http://t.csdnimg.cn/WTX9l
PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系:http://t.csdnimg.cn/TYDLc
pytorch:https://pytorch.org/
cuda:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
查看CUDA对应关系:1. CUDA 12.3 发行说明 — 发行说明 12.3 文档 (nvidia.com)
1. 打开控制面板:在Windows操作系统中,点击开始菜单,然后选择控制面板。
2. 进入系统属性:在控制面板中,选择"系统和安全",然后点击"系统"。
3. 打开高级系统设置:在系统窗口中,点击"高级系统设置"。
4. 打开环境变量设置:在弹出的系统属性窗口中,点击"环境变量"按钮。
待补充:在环境变量的系统变量path中添加anaconda
我的笔记本电脑已经有了NVIDIA。看有些教程会提到安装cudatoolkit,作为小白还没有搞懂这具体是什么,我自己在安装时也下载了一个11.3版本的,但是并没有用到,最终我显示的还是笔记本原来自带的11.7版本。
补充更正:一定要在装pytorch之前安装CUDA!!!安装11.3的CUDA是有用的,在3.测试中的截图显示,CUDA是11.3,而不是在cmd中查询显示的11.7。猜测之前torchvision有问题是因为最开始我没有额外安装CUDA,这次补上就好啦!
需要安装CUDA的可参考:http://t.csdnimg.cn/LbftY
打开cmd,直接输入nvidia-smi回车,看到
Driver Version: 516.91,CUDA Version: 11.7。
确认显卡驱动可以对应的cuda版本, 搬运1.6过来方便大家查看:
查看CUDA对应关系:1. CUDA 12.3 发行说明 — 发行说明 12.3 文档 (nvidia.com)
面板含义参考博客
nvidia-smi 命令详解:http://t.csdnimg.cn/xUgf5
【深度学习】nvidia-smi 各参数意义:http://t.csdnimg.cn/9MwI4
打开Aanconda Prompt,在base环境下使用下面的代码创建名为pytorch,基于python3.9的虚拟环境。名称和版本号可以根据需要更换(参考1.3torch版本对应)。
conda create -n pytorch python=3.9
后续安装pytorch要在新建的虚拟环境中执行代码。在Aanconda Prompt执行下面的代码进入虚拟环境:
activate pytorch
参考1.6
在官网https://pytorch.org/下载安装包,选带CUDA XX.X的,左下方还有过去版本的链接。
选择合适的操作系统、CUDA版本(低于自己电脑的版本,查询方法见1.6),复制对应的代码(我选的是标蓝那一项)至Aanconda Prompt,在刚刚激活的pytorch环境中粘贴代码运行,等待安装。虽然所有过程都没用到镜像,但是我安装的速度还是挺快的。好快乐!
安装完成后我的界面会清空,左上角出现了一个done,不知道大家是啥样的呢?再下面的是我草草测试是否安装成功的过程,在后面会重新总结一波~~
cmd
Anaconda Prompt
- activate pytorch
- python
- import torch
- print(torch.__version__)
- import torchvision
- print(torchvision.__version__)
- torch.cuda.is_available()
- torch.cuda.get_device_name(0)
-
- import torch
- print("torch_version:",torch.__version__)
- print("cuda_version:",torch.version.cuda)
- print("cudnn_version:",torch.backends.cudnn.version())
- print("----------------------------------")
- flag = torch.cuda.is_available()
- print(flag)
- # 查看显卡个数
- print("device_count:",torch.cuda.device_count())
- ngpu= 1
- # Decide which device we want to run on
- device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
- print(device)
- print("device_name:",torch.cuda.get_device_name(0))
- print(torch.rand(3,3).cuda())
GPU版本安装Pytorch教程最新方法:http://t.csdnimg.cn/LbftY
验证torch和torchvision安装成功:https://www.cnblogs.com/opopopop/p/17551077.html
(萌新向很详细!)在Anaconda下安装Pytorch环境流程及问题总结:http://t.csdnimg.cn/FbOC3
[PyTorch] 安装笔记, 基于Windows10/cuda11.6 - NGC13009的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/542729666
这篇博客得得益于我使用torchvision有问题。之前作为小白中的小白,创建了一个名为pracpytorch的虚拟环境,后来找了一个代码在pycharm上跑,总会有一个warning出现:
D:\Anaconda3\envs\segmentation\lib\site-packages\torchvision\io\image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension:warn(f"Failed to load image Python extension: {e}")
虽然不影响运行(因为这次成功后我再运行,结果只是少了那个warning,依旧跑不出来),但是看着很不爽,留着隐患也不太好,但是找了很多博客都没有解决(这次我也不知道为什么就好了)。
我把我看到的各种解决方法(有的也没看懂)整理如下,大家学会了可以来分享给我呀!
Userwarning: Failed to load image Python extension_python_Liu Haiwen-腾讯云开发者社区
在之前有问题的pracpytorch环境中,有个pyd,因为这个文件我的torchvision连接才有问题。
重新安装的pytorch环境有image.pyd,证明额外安装CUDA是有效的!大家一定要记得安装呀!!!
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