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pytorch是一个用于机器学习和深度学习的开源框架,它采用动态计算图的方式,以下是在windows系统下,安装pytorch以及部署环境!
CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型,CUDA使开发者能够使用GPU执行大规模的并行计算任务,如深度学习训练、科学计算、图形渲染等
nvidia-smi
(1)创建pytorch空间,python版本为自己安装的版本
conda环境下输入以下指令:
conda create -n pytorch python=3.9 #自己安装的版本
(2)检查安装所在位置,默认安装到C盘
conda info --envs
(3)完成pytorch安装,使用以下命令进入pytorch环境
activate pytorch
(4)激活的pytorch环境后查看一下新创建的环境
conda list
(1)进入pytorch官网:https://pytorch.org/
(2)这里选择CUDA 11.8版本的
一般按照高版本的驱动(本机CUDA Version : 12.2)+低版本的CUDA去配置环境
(3)在激活的pytorch环境下,复制以上方框中的命令开始下载安装包
提前设置好清华源,参考[Anaconda3安装库方法与指令](https://blog.csdn.net/weixin_54678439/article/details/134038501?spm=1001.2014.3001.5501
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c nvidia #已经设置清华源,将-c pytorch去掉
(4)检查
在conda环境下输入以下内容
python
import torch
torch.cuda.is_available() # 查看GPU是否可用,输出True则代表可用,false不可用
(1)报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘typing_extensions’
解决:
pip install typing_extensions --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
(2)报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘sympy’
解决:
pip install sympy --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
(3)再次输入指令
原因如下:
安装时被conda镜像安装给坑了。你以为下载的是GPU版本,其实镜像下载的是cpu版本你必须手动去官网用pip下载安装,把官网的下载链接去掉 -c pytorch是有问题的
以上输入:
print(torch.__version__)
显示: 这个代表是cpu版本
2.1.0+cpu
torch.cuda.is_available()返回false——解决办法
解决:
(1)找到安装pytorch的虚拟环境,删除pytorch安装包以及虚拟环境
conda remove -n pytorch --all
(2)将torch直接下载到本地,然后配置安装,避免源里面的版本不一致
下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
选择版本匹配的pytorch、torchvision、torchaudio
(3)安装
conda activate pytorch #激活pytorch环境
cd E:\文件下载 #进入软件包安装位置
pip install torch-2.0.0+cu118-cp39-cp39-win_amd64.whl
(4)再次测试
成功!
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