动手学深度学习（二）——windows10系统中pytorch安装（从显卡驱动开始）_win10 pytorch

pytorch安装

一、配置及准备：

1. 学习环境：windows10 + anaconda + python3.7.1 + jupyter notebook
2. 机器是win10 64位
3. 预备搭建深度学习环境：CUDA10.0+pytorch1.4（并非当前最新版本）
4. 建议使用conda来进行安装，优势就不多说了，反正方便。（后面很多相关的命令可以看看）
5. 需要准备的东西（GPU版本）：CUDA（我选择的是10.0版本的）和CUDNN（选择与CUDNN相对应的版本）

二、安装步骤：

1.下载与安装CUDA

• 检查电脑是否有合适的GPU。

电脑上有NVIDAI表示有GPU，但我电脑上的在之前被我卸载了。。。所以重新下载了一遍
打开任务管理器，点击性能模块儿可以看看自己有没有GPU状态，可以添加到常用的地方。遇到的坑是我的状态栏没有GPU但是我可以配置GPU。如果有同样的问题可以访问一下Microsoft

• 在控制面板中打开NVIDIA面板
  
  

• 在NVIDIA控制面板中选择帮助->系统信息->组件->NVCUDA64.DLL产品名称，查看支持CUDA的版本（我的是更新过的）

• 如果可支持CUDA版本过低需要更新驱动：①在Geoforce experience中可以自动更新驱动（这种方式比较简单，而且更新大小较小），②如果没有Geoforce experience 可以在官网下载驱动（较大，可以采用科学上网的方式）：NVIDIA

• 下载CUDA（大小2个G左右哦，保证网速很关键）：
  官网(打开巨慢，建议合法科学上网)：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2
  说明文档：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

• 下载完成进行无脑安装，当然可以选择将其保存在C盘以外的地方咯。其他的安装细节参考：CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置
  有的博文中说安装CUDA需要VS2015版本，但是我VS2019版本在安装的过程也没有出错，我也不明白原因，反正安装好了就不管了^^

2.下载与安装CuDNN

需要注册登录才能安装，页面打开速度一贯的慢，唯一比较人性化的就是可以使用QQ、微信等社交账号进行注册登录。https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

配置（就这么一个）：解压CUDNN后，将对应的bin、lib、include与CUDA10.1对应的bin、lib、include进行合并。

>有的博文中说需要配置环境变量，但是我的机器中自动添加了环境变量了，不需要变动

3. 验证CUDA和CuDNN的安装

• 测试一下自己是否成功安装了CUDA:
  windows+R然后键入cmd打开控制台输入：

nvcc -V
1

记住是大写的V不是小写的

• 测试一个demo验证CuDNN安装：
  在CUDA文件夹中找到CUDA\v10.0\extras\demo_suite位置，然后按住shift+点击鼠标右键在当前文件夹的位置处打开cmd，然后执行demo可执行文件。图文并茂https://blog.csdn.net/yearHeaven/article/details/80727014
  
  

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4. 安装pytorch

个人使用的是conda安装，如果直接下载库进行pip安装也可以

1. conda中新建环境设置

• 在conda中新建一个虚拟环境pytorch专门用于深度学习（方便管理，尽量不要将全部的库都放在root中）
  在anaconda prompt中使用以下命令查看已有的虚拟环境

conda info -e
1

• 使用以下命令新建一个虚拟环境(your_env_name自己命名，python版本号要对应)：如果不想用命令行创建也可以在图像化界面中直接创建一个

conda create -n your_env_name python=3.7.1
1

• 使用一下命令激活虚拟环境，并将相应的pytorch包放入其中或者下载到对应文件夹下：

conda activate your_env_name
1

2. 调整一下你的下载源：
   这里我使用的是清华镜像源，你也可以参考一下。当然科大镜像源也不错（^^打广告ing）。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
1

3. 根据你的CUDA、CuDNN、python、OS选择对应的pytroch

官网：https://pytorch.org/复制粘贴下面的命令

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
1

如果下载很慢就去掉其中的-c pytorch,记住是在新建的conda虚拟环境中安装（我使用校园网中间断了一次网，重新安装的时候会自动跳过已经安装了的部分）

5.测试pytorch的安装：

import torch
from __future__ import print_function
x = torch.rand(5,3)
print(x)
torch.cuda.is_available() # 测试CUDA是否可用
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3
4
5

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遇到的坑(真的非常的坑)：

• 问题：在anaconda prompt中可以正常地导入和使用torch库，但是在jupyter notebook中就导入失败。
• 解决方案：在jupyter notebook中使用了base(root)虚拟环境，该环境中并未安装pytorch，而我们是将pytorch相关库安装在了pytorch虚拟环境之中，所以需要更换jupyter notebook的kernel为新的虚拟环境。
• 仔细的解决方案在下一个博客中说明。

看完了，点个赞再走呗^^.
放松一下：夏目友人帐