NLP项目windows环境搭建_nlp环境搭建

目录

一、安装Anaconda

二、安装PyCharm

三、创建Python虚拟环境

1. 打开命令窗口

2. python虚拟环境

查看当前有哪些Python虚拟环境

创建Python虚拟环境

四、配置Jupyter环境

1. 创建桌面快捷方式

2. 为jupyter配置对应的虚拟环境

3. 切换jupyter的内核

五、安装cuda

1. 查看CUDA版本

2. 安装CUDA

下载CUDA

安装CUDA

查看CUDA环境变量

3. 检验程序

六、安装cudnn

1. 下载cudnn

​编辑

2. 解压cudnn

3. 添加环境变量

4. 检验安装

​编辑

七、安装GUA版本的pytorch

1. 查看python版本

2. 下载torch库

3. 下载torchvision库

4. 下载torchaudio库

5. 安装pytorch

6. 检验安装

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一、安装Anaconda

Free Download | Anaconda

二、安装PyCharm

PyCharm：JetBrains为专业开发者提供的Python IDE

三、创建Python虚拟环境

1. 打开命令窗口

"开始"菜单中找到Anaconda3 - Anaconda Powershell Prompt

说明：

Anaconda Powershell Prompt: 模拟Linux命令进行操作

Anaconda Prompt: 使用windows系统的Dos命令操作文件系统

2. python虚拟环境

查看当前有哪些Python虚拟环境

(base) PS E:\安装包\python环境> conda env list
# conda environments:
#
base                  *  F:\program\anaconda3

创建Python虚拟环境

注意！创建虚拟环境时，最好指定python版本，否则只在后面加入python，就会创建最新的python版本，但是最新版本python很多库无法安装。

(base) PS E:\安装包\python环境> conda env list
# conda environments:
#
base                  *  F:\program\anaconda3
mytest                   F:\program\anaconda3\envs\mytest
 
(base) PS E:\安装包\python环境> conda create -n nlp python=3.9
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
 
 
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 22.9.0
  latest version: 23.9.0
 
Please update conda by running
 
... 省略
 
Retrieving notices: ...working... done

查看是否创建成功

(base) PS E:\安装包\python环境> conda env list
# conda environments:
#
base                  *  F:\program\anaconda3
nlp                      F:\program\anaconda3\envs\nlp

使用创建的虚拟环境

(base) PS E:\安装包\python环境> conda activate nlp
(nlp) PS E:\安装包\python环境>

退出创建的虚拟环境

(nlp) PS E:\安装包\python环境> conda deactivate nlp
(base) PS E:\安装包\python环境>

四、配置Jupyter环境

1. 创建桌面快捷方式

将快捷图标复制到桌面，同时右击图标—属性，修改目标(T)中的内容，.py路径不删除，最后的改成自己的目标路径

:\program\anaconda3\python.exe F:\program\anaconda3\cwp.py F:\program\anaconda3 F:\program\anaconda3\python.exe F:\program\anaconda3\Scripts\jupyter-notebook-script.py 你的目标路径

2. 为jupyter配置对应的虚拟环境

进入对应的虚拟环境，安装ipykernel。

pip命令后面接了一个-i https:...命令，这表示通过指定的网站下载ipykernel。pip默认是国外的网址，下载可能比较慢。

(base) PS C:\Windows\system32> conda activate nlp
(nlp) PS C:\Windows\system32> pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

将当前的虚拟环境映射成jupyter的内核。

--name=nlp表示将当前虚拟环境映射成jupyter的内核时，内核名为nlp

(nlp) PS C:\Windows\system32> python -m ipykernel install --user --name=nlp
Installed kernelspec nlp in C:\Users\95786\AppData\Roaming\jupyter\kernels\nlp

3. 切换jupyter的内核

重启jupyter，进入代码文件中:Kernel - Change kernel - 你的内核名

五、安装cuda

安装pytorch时，需要实现安装好cuda环境。

只需要知道CUDA版本，就能知道pytorch能安装什么版本了。

1. 查看CUDA版本

2. 安装CUDA

下载CUDA

当前版本是11.4，去官网获取CUDA Toolkit 官网

选一个最新的11.4.4版本的CUDA Toolkit工具包

安装CUDA

选择自定义

可以去掉一些用不到的组件，这里默认全选

记住下面地址，后续需要添加环境变量的话，将以下三个地址加入到PATH环境变量里。

查看CUDA环境变量

安装完毕后，可以看到，已经自动添加环境变量了。

3. 检验程序

C:\Users\LMeng>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_11_22:11:21_Pacific_Daylight_Time_2021
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.152
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30521435_0

六、安装cudnn

1. 下载cudnn

需要注册NVIDIA账户：cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

无需注册：cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b

因为是CUDA 11.4版本，所以这里选择了cuDNN v8.2.4

2. 解压cudnn

下载完毕后，是zip压缩包

解压后，进入压缩包，将下面所有文件复制到，刚才安装的CUDA路径下，默认cuda路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4

3. 添加环境变量

4. 检验安装

进入到目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\extras\demo_suite

打开命令窗口，运行下面两个exe程序：banwidthTest.exe, deviceQuery.exe

结果Result = PASS即安装成功

七、安装GUA版本的pytorch

1. 查看python版本

首先激活虚拟环境，查看python版本:

当前的python版本是3.9

接下来下载本地whl文件，方便创建其他虚拟机时候快速安装pytorch环境。

2. 下载torch库

在网址中，进入torch目录，或者进入：download.pytorch.org/whl/torch/

因为安装的CUDA是11.4版本，所以在列表中搜素cu114，但是搜不到对应版本，接着搜cu113，可以看到有很多对应的torch。

我的Python是3.9版本的，对应的是cp39，故而要下torch-xxx+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl的文件。

这里选择最新的1.12.1版本的torch下载。

3. 下载torchvision库

进入网址：download.pytorch.org/whl/torchvision

根据上述找版本的规则，直接搜cu113-cp39，下载最新的0.13.1版本的torchvision。

4. 下载torchaudio库

进入网址：download.pytorch.org/whl/torchaudio

下载torchaudio-0.12.1版本

5. 安装pytorch

激活虚拟环境，然后进入到下载的目录中

6. 检验安装

import torch
import torchvision
# 确认PyTorch版本号
print("PyTorch Version: ", torch.__version__)
print("Torchvision Version: ", torchvision.__version__)