首页 > Python资料 博客日记
2023最新pytorch安装教程,简单易懂,面向初学者(Anaconda+GPU)
2024-02-25 20:00:08Python资料围观150次
一、前言
目前是2023.1.27,鉴于本人安装过程中踩得坑,安装之前我先给即将安装pytorch的各位提个醒,有以下几点需要注意
1.判断自己电脑是否有GPU
注意这点很重要,本教程面向有NVIDA显卡的电脑,如果你的电脑没有GPU或者使用AMD显卡,请安装CPU版本的pytorch。AMD显卡本人并不清楚具体如何操作,不在此赘述。
2.选择合适的pytorch版本,具体方法后面会说
3.更新显卡驱动,最好是比较新的版本,这样不容易产生版本不匹配的问题,造成不必要的麻烦
二、下载安装 Anaconda
1.官网下载
下载速度较慢,官网地址: Anaconda
选择 Products -> Anaconda Distribution
点击 Download,可以下载最新版本
2.镜像下载
采用开源镜像网站进行下载,速度能快一点,网速不行的同学建议使用这个方法。
链接: 开源镜像
根据需求选择合适的版本下载
3.安装Anaconda
双击运行安装包,选择all users
建议装C盘,地方不够也可以装别的盘,目前我用着还没有啥问题。
安装路径保持英文即可。
环境变量那一块,可以勾选自动添加,也可以手动添加。
添加方法比较繁琐,不再赘述。
安装完毕,调用命令行,输入
python
查看python环境,正常如下:
输入
conda --version
查看安装是否成功
显示如下:
代表环境变量配置成功。
三、使用conda下载pytorch
1.创建虚拟环境
(1)利用 conda create 指令创建新的虚拟环境
在应用列表里找到Anaconda文件夹,点击anconda prompt,进入命令行,输入以下代码,创建一个虚拟环境。
conda create –n 虚拟环境名字 python=版本
我的是python3.8,所以具体代码为
conda create -n pytorch python=3.8
(2)输入y进行下载
(3)安装完成后,输入
conda info --envs
验证是否成功安装,如果出现
代表成功。
(3)如若有同学下载速度慢,可以使用镜像下载
代码格式为
conda create –n 虚拟环境名字 python=版本 –c 镜像地址
这是镜像下载的一种方法,推荐大家使用后面接-c 镜像地址的方法进行镜像下载,尽量不要修改配置文件,我一开始看的某些教程修改文件后一直无法下载,建议不要使用,会导致一些奇奇怪怪的错误。如果要修改,建议先备份原始的配置代码。
下面是几个镜像源。
链接: 清华镜像
链接: 阿里镜像
我记得-c的c意思是channel,是下载通道的意思,也就是下载网址,-c python ,-c 地址等等指的是从后面的通道进行下载,如果后面的源是国外的网址,就有可能很慢,这个因人而异,我个人并没有受太多影响。
注意,如果要修改配置文件,文件在c盘,用户,你的用户名那个文件夹,具体叫.condarc
用记事本打开修改即可,本文不推荐使用这种方法。
2.进入虚拟环境
输入
conda activate pytorch
进入我们刚刚创建的虚拟环境,在其中进行pytorch的安装。
3. 利用conda安装PyTorch
本文主要介绍conda安装PyTorch安装,pip方法不再赘述。
我们需要在上一步创建的虚拟环境中安装PyTorch。
主要需要安装pytorch, torchvision,torchaudio三个包。
3.1官网下载:
链接: pytorch
根据自己的电脑配置选择合适的CUDA版本。
(1)首先确定自己的显卡型号,确定算力
(2)确定自己的CUDA Driver 版本,查看方式:命令行输入
nvidia-smi
(3)确定自己能使用的CUDA版本, 即CUDA Runtime Version,也就是上面图上的版本。要保证CUDA Driver 版本 >= CUDA Runtime 版本,像我的CUDA是11.6版本,我安装的时候选择了11.3的版本。我的显卡是RTX3060, 30系的显卡选择11.x的版本就行。10系的可以选10.x之类的,具体情况具体分析。
具体方法:
点击
进入以下页面:
以上是我安装11.3版本的代码。操作方法如下:
1)在anaconda prompt中输入
conda activate pytorch
进入我们刚刚创建的虚拟环境,在其中进行pytorch的安装。
2)输入
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
根据提示输入y进行pytorch的安装(可能需要等待,但官网可能一直卡在搜包阶段)。注意,搜包结束之后一定仔细看看下的是不是GPU版本,还有看看那几个重要的包都在不在,官网一般没有问题,主要是后面的镜像下载可能会有问题。
看到有些教程说去掉-c pytorch下载快,其实是不需要的,这个是官网下载,只有镜像下载并且已经配置好文件后去掉才有实际效果。因为-c相当于指定了下载地址,-c后面跟一个国外的网址当然下的慢啦,而且不推荐改文件,直接能官网下载是最好的。
3)验证
下载完毕后,进入pytorch虚拟环境,输入
conda list
查看有没有pytorch或者torch,有代表成功安装
输入python,再输入
import torch
输入
torch.cuda.is_available()
如果返回值是True,代表成功啦。恭喜你,安装完成。
3.2镜像下载:
前面操作和上个方法相同,只是在安装的时候代码不同,我介绍的这种方法不需要修改配置文件。
conda install pytorch torchvision torchaudio –c 镜像地址
Conda install cudatoolkit=版本 –c 镜像地址
清华:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
阿里:http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
验证方法同上。
ps:本文方法并非我原创,我也是一个正在学习中的研究僧,本文方法借鉴b站up我是土堆,只是觉得方法很好,特地记载下来以备以后安装之用,顺带分享给大家,希望更多的人能不再烦恼安装pytorch,最后,再次向土堆大佬表示感谢,附上视频教程地址:
链接: 最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版 | 土堆教程
若有错漏,欢迎大家批评指正。
标签:
相关文章
最新发布
- 【Python】selenium安装+Microsoft Edge驱动器下载配置流程
- Python 中自动打开网页并点击[自动化脚本],Selenium
- Anaconda基础使用
- 【Python】成功解决 TypeError: ‘<‘ not supported between instances of ‘str’ and ‘int’
- manim边学边做--三维的点和线
- CPython是最常用的Python解释器之一,也是Python官方实现。它是用C语言编写的,旨在提供一个高效且易于使用的Python解释器。
- Anaconda安装配置Jupyter(2024最新版)
- Python中读取Excel最快的几种方法!
- Python某城市美食商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统毕业设计论文开题报告
- 如何使用 Python 批量检测和转换 JSONL 文件编码为 UTF-8
点击排行
- 版本匹配指南:Numpy版本和Python版本的对应关系
- 版本匹配指南:PyTorch版本、torchvision 版本和Python版本的对应关系
- Python 可视化 web 神器:streamlit、Gradio、dash、nicegui;低代码 Python Web 框架:PyWebIO
- 相关性分析——Pearson相关系数+热力图(附data和Python完整代码)
- Python与PyTorch的版本对应
- Anaconda版本和Python版本对应关系(持续更新...)
- Python pyinstaller打包exe最完整教程
- Could not build wheels for llama-cpp-python, which is required to install pyproject.toml-based proj