PyTorch 深度学习 开发环境搭建 全教程_pytorch环境搭建

目录

1、conda安装

2、新建python环境

3、pycharm安装

3、显卡驱动 

4、cuda安装

5、安装pytorch

6、安装cudnn

7、配置requirement

指定清华源

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1、conda安装

 这是AI开发环境的全家桶，官网下载链接Anaconda | Start Coding Immediately 

尽量不要选择太新版本的python，3.8就已经足够了。安装没有特别需要注意的地方，选择自己喜欢的路径安装，不要选择带有中文以及空格的路径，直接一路next就行，最后结尾勾选一下添加环境变量。

安装完成后，有一个annaconda prompt软件，是conda版本的cmd，非常好用。

打开这个软件，输入指令python，出现python版本就安装正确了

2、新建python环境

在prompt输入以下命令

conda create -n 'name' python=3.8

'name'改成你自己需要的名字，建议pytorch-gpu

查看python环境列表

conda env list

切换python环境

activate pytorch-gpu

删除python环境

conda remove -n "name" --all

查看当前python工具包列表

pip list

3、pycharm安装

官网下载链接Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

对于目前的你，安装社区版就足够了，安装专业版也可以，就去淘宝买个激活码，不要去搜什么激活码把电脑搞出一大堆病毒。

安装过程同conda，选择自己喜欢的路径安装，不要选择带有中文以及空格的路径，直接一路next就行，最后结尾勾选一下添加环境变量。

安装完成后，将annaconda的python环境导入进来。

1. 具体流程：
2. 右下角，添加解释器
3. 选择现有解释器，选择conda环境
4. 找出conda的安装路径，选择env文件夹
5. 选择你需要的python环境，找到python.exe，选择导入完成
6. 右下角显示你选择的python环境

3、显卡驱动 

根据电脑配置选择，官网下载链接

官方驱动 | NVIDIA

注意区分笔记本版本和台式机版本

4、cuda安装

cuda和显卡驱动是两个不同的东西，但是两个你都必须要安装。

cuda官网下载链接CUDA Toolkit 12.1 Downloads | NVIDIA Developer

cuda、python、cudnn、torch这个四个环境都要正确并匹配，不然会出现各种各样的错误

建议版本cuda_11.5.1_496.13_windows

安装cuda也没有特别需要注意的，但是可能会出现安装失败，如果电脑没有vs，

在后面就不要勾选相应组件（visual studio intergratin），装了的可以勾选，取消勾选（visual studio intergratin）基本可以避免安装失败

打印cuda版本，直接命令行：

nvcc --version

5、安装pytorch

这里选择的版本首先是GPU版本，然后版本一定不要太新，选择我推荐的就好，就可以正常使用不会出错。

选择轮子安装，比较方便快捷，安装过程出错概率小，​ 官方轮子 ​，建议版本torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64

下载轮子后，建议放到合适的路径，打开prompt，cd到这个路径内，输入下面的指令

pip install torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64

直接在线安装也是可以的，可能收到网络环境的影响，有时候需要关闭vpn才能继续安装

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装完成后，查看torch环境，输入一下指令

python
import torch
print(torch.__version__)

如果出现torch版本，即安装成功

6、安装cudnn

官网链接

建议选择版本cudnn-windows-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive

下载解压后，复制bin、lib、include的三个文件夹到到cuda安装路径中，这是我的cuda路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5

直接复制粘贴这三个文件夹，并且替换

7、配置requirement

下载的过程中，单个文件无法下载，可以去requirement.txt里面#屏蔽这个文件

可能缺少C的环境，下载vs studio

cd '项目目录'
 
pip install -r requirements.txt

也可以指定清华源安装requirement

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

到这里就安装结束了，可以开始训练你的模型了