PyTorch环境配置及安装

心已赠人 2022-11-21 04:05 244阅读 0赞

## 环境配置 ##

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**温馨提示：为了更好的教程体验，提供视频、阅读地址**

Youtube: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLgAyVnrNJ96CqYdjZ8v9YjQvCBcK5PZ-V][https_www.youtube.com_playlist_list_PLgAyVnrNJ96CqYdjZ8v9YjQvCBcK5PZ-V]

BiliBili: [https://www.bilibili.com/video/av74281036/][https_www.bilibili.com_video_av74281036]

Github: [https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial][https_github.com_xiaotudui_PyTorch-Tutorial]

相关下载：[https://pan.baidu.com/s/16koDDDvAFO7rNoi-uR-A\_g][https_pan.baidu.com_s_16koDDDvAFO7rNoi-uR-A_g] 提取码：pahi

在学习中，遇到任何问题，可以关注公众号：土堆碎念，直接在对话框中留言，我会不定时解答的~

**公众号：土堆碎念，回复：pytorch，即可获得所有的数据集及安装包，** 省去找软件、数据集的时间。（同步更新中，请勿急躁）

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### 0. 前言 ###

在计算机领域学习，最烦的一件事，就是安装软件，环境配置。而且，恰恰不如意的是，它还是你学习进程的第一关。第一关就出现大Boss。这样，超级容易打击学习的动力。

所以，在我看来，入门的话，一定要快，要不求甚解，先把握整体。所以，我的教程**安排顺序**和**一些方法**，不同于其他千篇一律的教程，其中也许有自己的想法。

如果你在学习中，有什么建议，或者遇到什么问题，可以关注公众号：土堆碎念，直接留言，私信我。

### 1. Anaconda 下载 ###

在机器学习，深度学习中，要用到大量的 package（就是各种工具包）。如果说，函数是一个工具，那么 package 就是一个工具包。一个个安装 package 很麻烦，而且容易出现疏漏。于是，就有了 Anaconda，这是一个集成了常用于科学分析（机器学习，深度学习）的大量package。

**也就是说，你只要安装了 Anaconda，就安装了很多我们之后要用的许多packages。**（他还有很多功能，对入门帮助超大，后面再说）

![f55f266b499e29ff313fdf5f47066a5d.png][]

Anaconda 的下载地址：[这儿][Link 1]（目前，页面上是 Python3.7 的版本，我用的是3.6版本，**推荐3.6版本**）

之前使用过3.7版本，也许会遇到一些问题。

**推荐：** Anaconda历史版本链接：[这儿][Link 2]，选择这个版本： Anaconda 3-5.2.0

![cdd516f4a996872359fb717fdc35a40f.png][]

### 2. Anaconda 安装 ###

双击进行安装，需要注意以下几点：

**（1）记住安装路径，之后会用到**

![931bc47555ea4cfd9a20207229512cc1.png][]

**（2）跳过安装 Microsoft VSCode**

![91fed1d04244b1897279ad80af87f608.png][]

为了检验是否安装成功，在开始菜单出，**左击 Anaconda Prompt**

![6df45c1a76cdfb69034dff664b062015.png][]

如果可以成功打开，且左边有 (base)，即安装成功。

![45c622ed63861c2b08d3a25b15a0ac95.png][]

### 3. 显卡配置（无 Nvidia 显卡的略过） ###

只要你打开任务管理器，在 GPU 那里看到了你的 NVIDIA 显卡，即可。说明你的硬件驱动，已安装。

如果你的 NVIDIA 显卡未显示，可以使用驱动人生，或者去[官网][Link 3]下载驱动。

![d68d76ecfb2edf06cf2f34ad837eee2c.png][]

### 4. 有序的管理环境 ###

也许，你之后会遇到不同的项目，需要使用到不同版本的环境。比如这个项目要用到 pytorch 0.4，另一个项目要用到 pytorch 1.0，如果你卸载了0.4版本，安装了1.0版本。那么下一次，你再碰到0.4版本，你就需要卸载1.0版本，安装0.4版本。很折腾。

Anaconda 集成的 conda 包就能够解决这个问题。它可以创造出两个屋子，相互隔离。一个屋子放 0.4 版本，一个屋子放 1.0 版本。你需要哪个版本，就进哪个屋子工作。

我们首先使用 conda 指令创建一个屋子，叫做 pytorch。

指令如下：

conda create -n pytorch python=3.6

conda 是指调用 conda 包，create 是创建的意思，-n 是指后面的名字是屋子的名字， pytorch是屋子的名字（可以更改成自己喜欢的），python=3.6 是指创建的屋子，是 python3.6 版本。

![e6e0395e61da5eea6cd97c3815524fb4.png][]

之后，弹出提示，输入 y，即可安装。

安装成功后，输入以下指令：

conda info --envs

即可看到 conda 环境中，有新建的 pytorch 环境，右边的 \* 号表示，当前你处于哪个环境。

![1e31274f619b4fc1c92cf6f7ab3c0749.png][]

接下来，我们要在 pytorch 环境中，安装 PyTorch，（有点绕），使用如下指令，进入 pytorch 环境。

conda activate pytorch

你可以看到左边的 base 变成了 pytorch，代表成功进入 pytorch 环境。

![6f30d30fc98342cd3e9d5efbccc208c3.png][]

### 5. 安装 PyTorch 准备 ###

终于到重头戏了，安装 PyTorch了。激动的打开[官网][Link 4]，下拉到下面的页面。

（不得不说，PyTorch 在这方面做的真的好，不需要再人工安装 CUDA、cuDNN 之类的，全部都给你解决了。真的良心~以前安装真的繁琐。（吐槽一句，以前超麻烦的）

PyTorch Build 选择 Stable；选择系统；Package，Windows下推荐 conda，Linux 下推荐 pip；Python版本按照Anaconda的版本选择，我这里选择3.6，CUDA 推荐9.2。如果没有显卡的话，选择 None。我的选择如图所示：

![9a65f7508c89328957e37cce85331d98.png][]

复制下面的代码，之后，在开始菜单中，打开 Anaconda Prompt，查看最左边括号中是 base 还是 pytorch。

如果是 base，使用 `conda activate pytorch` 进入 pytorch 环境中。之后粘贴即可。

![da51f4238feb53a38e4f8aadb1cb814a.png][]

果断输入y，之后就是漫长的等待。或者去休息吧，慢慢等着。看看剧啥的，等着它慢慢下吧。如果你的并不慢，恭喜恭喜。

![40a3da25675f0fd4650e7edbe4cc6a37.png][]

### 6. 加速（可选） ###

有的时候，下载速度太慢了，可以利用我已经下载好的文件。

链接：https://pan.baidu.com/s/1cyEjHdluc4ufCkvtbgziqA 
    提取码：bzfx 
    复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

将其中的 `pytorch-1.3.0-py3.6_cuda92_cudnn7_0.tar` 和 `cudatoolkit-9.2-0.tar`两个文件，复制到刚才 Anaconda 安装的目录下的 pkgs 文件夹中。

这两个文件，只能安装 pytorch1.3.0 和 cuda 9.2，仅限Windows。

![42ffa16fddf36ac80816221625eef8c2.png][]

之后，在 Anaconda Prompt 命令行窗口，多按几次 `Ctrl + C` 结束程序。然后，重新复制 PyTorch 安装命令，粘贴到命令行上，进行安装。

![9a65f7508c89328957e37cce85331d98.png][]

### 7. 验证是否安装成功 ###

（1）在命令行左边为 pytorch 环境中，输入 python

（2）之后，输入 `import torch`，如果没有报错，意味着 PyTorch 已经顺利安装了

（3）接下来，输入 `torch.cuda.is_available`，如果是 True，意味着你可以使用 GPU，如果是 False，意味着只能使用CPU。

![b2213a02b4c237ec8686bf2b2938af0a.png][]

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[https_www.bilibili.com_video_av74281036]: https://www.bilibili.com/video/av74281036/
[https_github.com_xiaotudui_PyTorch-Tutorial]: https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial
[https_pan.baidu.com_s_16koDDDvAFO7rNoi-uR-A_g]: https://pan.baidu.com/s/16koDDDvAFO7rNoi-uR-A_g
[f55f266b499e29ff313fdf5f47066a5d.png]: /images/20221120/17efb523817d468a9d825759d77ee91e.png
[Link 1]: https://www.anaconda.com/distribution/
[Link 2]: https://repo.continuum.io/archive/
[cdd516f4a996872359fb717fdc35a40f.png]: /images/20221120/b71a9b39a38a4a0fa91baaeb22934369.png
[931bc47555ea4cfd9a20207229512cc1.png]: /images/20221120/535a403a02384bdca4852f5004c769c2.png
[91fed1d04244b1897279ad80af87f608.png]: /images/20221120/615d59939d8f49d38f7d268fd5cad889.png
[6df45c1a76cdfb69034dff664b062015.png]: /images/20221120/028bad24e08649388a7845cf84cd0d96.png
[45c622ed63861c2b08d3a25b15a0ac95.png]: /images/20221120/87f52616a6dd4f109b768b673772217b.png
[Link 3]: https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
[d68d76ecfb2edf06cf2f34ad837eee2c.png]: /images/20221120/ed6da591a1a1428daf0a58b7fa5e1414.png
[e6e0395e61da5eea6cd97c3815524fb4.png]: /images/20221120/7371d15ac847484b95bb879bd7e5cf56.png
[1e31274f619b4fc1c92cf6f7ab3c0749.png]: /images/20221120/b98828ed579648ddb50f2b166bf5a5a0.png
[6f30d30fc98342cd3e9d5efbccc208c3.png]: /images/20221120/238ad81ce95348d09a72ae224fa0be1c.png
[Link 4]: https://pytorch.org/
[9a65f7508c89328957e37cce85331d98.png]: /images/20221120/f32dae4edba74d30b802a81ad114a67b.png
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[40a3da25675f0fd4650e7edbe4cc6a37.png]: /images/20221120/11a8100dfe56444fa0892afa9aef5f67.png
[42ffa16fddf36ac80816221625eef8c2.png]: /images/20221120/2a3574e1a29143d296c8ad471a491b89.png
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[80]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDEwMzg3Mw==&mid=501968870&idx=1&sn=400094c6e5709a14fddcd2deba09d866&chksm=0fb36dc838c4e4dea98f3cde1ff717bea67e4e1ebda40b064cd33e9ef259fa19eba45117e1e4#rd
[Link 5]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDEwMzg3Mw==&mid=501968679&idx=1&sn=e90c796b3bfb7d901be333cd86199e56&chksm=0fb36d0938c4e41fbac4a459907029cc1d4855fba1a172af93d2f185b7dab9bf30c51ac72d41#rd
[Link 6]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDEwMzg3Mw==&mid=501968703&idx=1&sn=c1fa79d8b13ab7fae11ea0d72b80e4d3&chksm=0fb36d1138c4e407a625fea5211f50083dbdfa5dde2eb1d179e18c8de0c36e3f3eaab35377f2#rd
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