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PyTorch 最新安装教程(2021-07-27)

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发表于 2022-2-14 18:06:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
https://blog.csdn.net/qq_4609206 ... 1018.2226.3001.4187

前言
万事开头难!

这句话又一次被我验证。

记得前不久刚陷入Tensorflow2.0的安装困境,这一次又被PyTorch 搞哭辽。

孩子太难了o(╥﹏╥)o,不过还好最终成功安装,感谢全网资源,感谢大佬们的博客!被我一次一次试了出来。

1. 安装 Anaconda
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载 or 也可以去官网下载。

具体内容请参考我之前的安装教程&经验分享:

Tensorflow 2.0 最新版(2.4.1) 安装教程

2. 检查显卡,更新驱动
建议是首先更新驱动,全都按最新的东西来安装
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#

在这里选择自己的显卡型号,下载安装即可,下载很快也很简单,建议大多数人都更新一下显卡驱动,避免不必要的麻烦。



安装好后进入NVIDIA控制面板,鼠标右键可进入

点击组件找到自己CUDA的版本号



或者 win+R—> cmd ,进入命令行,输入:

nvidia-smi
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如果没有这条命令,则需要添加环境变量(百度配置)一般电脑都可以直接用,我的显卡是:GF:MX250

也可获得版本号:



备注:第二步不一定是必须的,如果你的电脑较新,那么不更新也可以直接进行下面操作,我的电脑是19年买的,中间好像也没更新驱动,这一步直接跳过,最后也安装成功了。

3. 创建PyTorch环境
不同的项目需要不同的虚拟环境,可以处理不同版本的项目之间不兼容问题。

进入 Anaconda prompt 命令窗口

2. 输入以下内容:

conda create -n PyTorch python=3.8
1
PyTorch是虚拟环境名字(可以随意设置),3.8 是python版本,都可以按自己需求改,一定要指定具体 python 版本。



然后按 y,继续安装所需的各种依赖包。

创建成功后,输入以下命令:
conda info --envs
1
可以看见自己的所有环境



如果出现错误,可能是外网下载过慢,需要配置国内镜像源。

4. 配置清华TUNA镜像源
TUNA 提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch等,查看完整列表)的镜像,各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

注:由于更新过快难以同步,TUNA不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

生成 .condarc 文件
在 Anaconda prompt 命令窗口,中输入:

conda config --set show_channel_urls yes
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之后可以在 C:\Users\xxx 中看到 .condarc 文件

2. 记事本打开 .condarc 文件,重写其中的内容。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

在Anaconda prompt 命令窗口运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。

5. 安装 PyTorch
进入pytorch官网:https://pytorch.org/

网页下拉,即可看到下图,官网会自动根据你的电脑,显示的即是你可安装的CUDA版本,并给出安装命令。



复制官网提供的命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
1
打开 Anaconda prompt 命令窗口,进入你刚刚所创建的环境(我的命名是PyTorch)
conda activate PyTorch
1
进入环境


5. 最后输入官网提供的命令,即可下载

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
1




每个人的命令,会由于电脑配置而各不同

注意:下载安装过程,可能因为某些原因,并不是很顺利,但遇到问题不要慌,另外网速一定要好,避免出现不必要的错误。

6. 测试
打开 Anaconda prompt 命令窗口,激活环境,输入python,进入python开发环境中

import torch
torch.cuda.is_available()
1
2
True
1


看到True的那一刻,我真的开心,终于成功了。

7. Pycharm使用Anaconda创建的pytorch虚拟环境
请参考:Pycharm加载conda创建pytorch虚拟环境 & import torch报错问题解决

后序
安装过程如果您遇到相关问题

请参考:

【安装PyTorch报错】InvalidArchiveError(‘Error with archive D:\anaconda\pkgs\pytorch-1.2.0-py3.6····

Conda修改 Anaconda 默认镜像源(Collecting package metadata (current_repodata.json): failed)

CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length

参考:

link

tuna

加油!

感谢!

努力!


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