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安装torch(GPU版本)并在Pycharm中配置_nvidia gpu computing toolkit

nvidia gpu computing toolkit

零.前置环境

1.NVIDIA GPU Computing Toolkit已安装

版本为:11.6

已添加到环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\libnvvp

在cmd中查看cuda版本

方法1:nvidia-smi

方法2:nvcc -V

2.安装pycharm

我安装的是专业版,自行安装

3.相关信息

windows版本

一、安装Anaconda

anaconda镜像网站

我下载的是:Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64

一般情况一直next按默认设置,但是注意下面:

(1)选ALL Users

(2)放在 E:\Anaconda\

(3)下面两个可以选,也可以不选,都没大问题,因为我卸载过anaconda所以我全勾上了

安装完成后,在开始界面能看到

二、修改创建新env的地址 + 镜像

(1)env地址设置

因为我想要默认创建的新环境在 E:\Anaconda\envs 下

在下面地址中,找到.condarc文件

C:\Users\15850\.condarc

添加以下内容:

  1. envs_dirs:
  2. - E://Anaconda//envs

(2)镜像设置(也可以在anaconda prompt中以命令行设置)

  1. show_channel_urls: true
  2. channels:
  3. - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  4. - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  5. - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  6. - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  7. - defaults

 或者在anaconda prompt中以命令行设置

  1. conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  2. conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  3. conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  4. conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  5. conda config --set show_channel_urls yes

三、安装torch

0.版本说明

PS:这步骤可以先不看,先1,等装torch时再来看

因为我的cuda版本是11.6,所以需要查看安装的 pytorch版本是多少在官网查看 

 pytorch官网

因为的cuda版本是11.6并没有显示,所以去 更多版本里查看

更多版本链接

找到我的cuda对应的版本

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

pytorch1.12.0

torchvision0.13.0

torchaudio0.12.0

cudatoolkit11.6

python3.8(我想要安装的python版本是3.8)

1.创建环境

打开anacaonda prompt,创建环境并激活,创建了一个名字为:py38,python环境为3.8的conda环境

conda create -n py38 python=3.8

 查看拥有的conda环境,base是默认环境,py38是刚刚创建的环境

conda env list

在文件夹下也能查看文件创建成功

进入到py38这个环境

conda activate py38

2.安装torch(GPU版本) 

根据【0.版本说明】,我们知道了想要下载的版本

torchvision0.13.0

pytorch1.12.0

torchaudio0.12.0

cudatoolkit11.6

那么就在下面的链接下可以下载

pytorch下载镜像

我的cuda版本:11.6,所以在界面中搜索:cu116(快捷键:CTRL+F)

有两种安装方法,一是下载后安装,二是直接在anaconda prompt中安装,下面分别举例介绍

(1)下载后安装(torchvision0.13.0)

下载下来之后,进入到anaconda prompt中安装

文件放在:D:\Code\atools

  1. D:
  2. cd Code
  3. cd atools
  4. pip install "torchvision-0.13.0+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl"

查看是否安装成功

conda list

(2)直接在anaconda prompt中安装 (pytorch1.12.0)

pip install torch==1.12.0+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

查看是否安装成功

 安装:torchaudio==0.12.0

pip install torchaudio==0.12.0+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3.在anaconda prompt中测试安装是否成功

  1. python
  2. import torch
  3. torch.__version__
  4. print(torch.cuda.is_available())
  5. exit()

四、在pycharm中配置

可以新建,也可以修改原来代码的编译环境。我在此演示后者

因为conda的环境在下面的文件中

E:\Anaconda\Scripts\conda.exe

所以进行以下设置

设置完成

 编写以下代码

  1. import torch
  2. print(torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
  3. print(torch.__version__)

 

运行之后的结果 

PS:新建项目,完成下面的步骤就和上面步骤一样,我就不演示了

五、安装不同版本的CUDA

同电脑中有不同版本的CUDA

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