#AIGC創新先鋒者征文大賽#PyTorch深度學習基礎環境搭建
【本文正在參與 AI.x社區AIGC創新先鋒者征文大賽】
http://www.ekrvqnd.cn/aigc/2223.html
1.Miniconda安裝
Miniconda是一個輕量級的Python發行版,只包含最基本的內容——Python、conda以及相關的必須依賴項。它適用于空間要求嚴格的用戶或只需要Python和Conda核心功能的用戶。
Miniconda由于其輕量級的特點,非常適合那些對存儲空間有嚴格限制的用戶,或者只需要使用Python和Conda核心功能的用戶。例如,進行簡單的包管理和環境管理時,Miniconda是一個不錯的選擇。
在Miniconda官網下載,或者通過清華鏡像源(速度更快):
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
根據目前本機安裝的python版本,選擇對應版本的安裝包。
下載完成后得到的是EXE文件,直接運行即可進入安裝過程。
安裝完成后,在計算機桌面依次單擊“開始”→“所有程序”→“Miniconda3”→“Miniconda Prompt(Miniconda3)”,打開Miniconda Prompt窗口,如果安裝正確,會打印出Python版本號以及控制符號。
2.Pycharm安裝
網上安裝說明類資源較多,此處不再贅述。
3.CUDA安裝
(1)電腦環境檢查
通過cmd輸入nvidia-smi,查看自己的驅動版本、支持的CUDA版本。
(2)下載CUDA
訪問CUDA官網:?https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
依據上邊查到的系統顯卡驅動版本和支持的CUDA版本選擇自己應該安裝的CUDA toolkit,toolkit一定要選擇小于等于電腦支持的版本。
下載安裝包為exe程序,雙擊安裝。
安裝完成,重新打開cmd窗口,依次輸入以下代碼,測試是否安裝成功:
nvcc --version
set cuda
出現下圖,說明安裝成功:
4.PyTorch安裝
最好的方法是根據官方提供的安裝命令進行安裝,具體參考官方文檔:
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
通過Ctrl+F進行檢索,快速定位到需要的安裝命令。
網站上查不到CUDA 11.2對應版本的TORCH,換用低版本CUDA 11.1也行——然后遇到了上圖中命令執行后不成功的問題。
去官網直接找對應版本的whl,下載。網速較慢,可能會花很多時間:
?https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
下載完成后,cmd命令行安裝:
pip install 存儲路徑/torch-1.10.2+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
5.特殊情況處理
執行上面的命令行后,出現了報錯:這個whl is not a supported wheel on this platform:
查詢本機安裝的python版本,我安裝的是python 3.11,而目前安裝的torch是36(文件名稱中“cp36”),對應版本是要用python3.6。
現在問題變成了要在當前系統里安裝不同版本的python。要這么辦呢?之前安裝的miniconda就要發揮作用了!
運行Anaconda Prompt程序(在開始菜單里可以找到),進入命令行界面。
(1)查看可用python版本
conda search python
(2)創建一個新的環境,并指定python版本
conda create -n myenv pythnotallow=3.6
(3)激活新創建的python環境
conda activate myenv
(4)如果想切回之前的環境
conda deactivate
或者刪除不想要的環境
conda remove --name myenv --all
(5)在新環境中運行之前的pip install命令,安裝torch
(6)安裝完成后的測試驗證
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.current_device())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.get_device_name(0))
出現下面的內容,說明安裝成功:
