文章目录

前言
一、Anaconda安装
二、PyTorch的下载及配置
- 1.创建虚拟环境
- 2.在虚拟环境中下载PyTorch
- 3.本机CUDA版本低怎么下载CUDA高版本的pytorch
- 4.Jupyter Notebook调用PyTorch虚拟环境
- 5.PyCharm调用PyTorch虚拟环境
- 6. Jupyter Notebook使用中碰到的问题
- - 6.1输入jupyter notebook后显示无法定位程序输入点
  - 6.2创建好的虚拟环境在Jupyter Notebook中使用不了
总结

前言

本周准备做一个基于PyTorch深度学习实践的专栏，咱们需要先将环境配置好，所以本文先介绍一下如何下载和配置PyTorch

一、Anaconda安装

Anaconda的下载安装比较简单，网上的教程都是保姆级的，大家可以看看这个博主写的这篇博客Anaconda下载安装介绍，里面还解决了Anaconda Navigator打不开的问题，亲测有效哦！

二、PyTorch的下载及配置

1.创建虚拟环境

在下载PyTorch之前，首先我们需要创建一个虚拟环境，在电脑左下角的“开始”栏中找到Anaconda Prompt，点击打开

输入以下代码conda create -n pytorch2 python=3.7

代码中的pytorch2是我给这个虚拟环境取的名字，大家可以自己定义取的名字，后面的python=3.7是我所下载的python版本，这个需要根据大家下载的python版本写。
输入代码回车后，会出现([y]/[n]?)，输入y等待安装完毕后，我们的虚拟环境便创建好了。

2.在虚拟环境中下载PyTorch

创建完虚拟环境后，打开Anaconda Prompt，输入activate pytorch2，激活所创建的虚拟环境。

然后进入到pytorch的官网：PyTorch官网

电脑没有显卡的选择cpu版本，有显卡的可以选择CUDA版本的（cpu版本的在后续大量数据训练中速度肯定会更慢一点）
打开cmd控制台，输入nvidia-smi查看本机的cuda版本

我这里是CUDA11.7的，可以向下兼容，所以在pytorch官网我下载CUDA11.3的pytorch

复制这行命令，在刚刚创建的虚拟环境中输入

会出现([y]/[n]?)，输入y，然后等待它下载完成即可。
下载完成后，我们验证一下是否成功下载好了PyTorch。
同样的，在这个虚拟环境中输入python进入python环境，然后输入import torch如果没有报错则下载成功，输入print(torch.__version__)可以查看pytorch版本，最后检查一下cuda是否可以用于当前版本的pytorch，输入torch.cuda.is_available()，若为True，则表示可用。最后输入exit（）退出python环境。

3.本机CUDA版本低怎么下载CUDA高版本的pytorch

我的电脑最开始的cuda版是11.1，而不是上面显示的11.7，这是怎么一回事呢？原来电脑所支持的cuda版本是可以升级的，我的显卡是英伟达的，打开NVIDIA控制面板查看显卡类型，我的是GeForce GTX 1650 Ti

然后登陆英伟达的官网：NVIDIA官网

选择与自己电脑显卡型号相同的选项（带Notebooks的是笔记本），然后点击搜索

最后点击下载即可。后面的安装教程也比较简单，这里就不再讲诉了，大家可以看看这篇博客。https://blog.csdn.net/m0_37870649/article/details/105356540
安装完成后，再次查看电脑的cuda版本可以发现已经升级到最新，此时可以按照之前的方法下载CUDA为11.3的pytorch。

4.Jupyter Notebook调用PyTorch虚拟环境

Jupyter Notebook可以简单的将其理解为一个编程开发工具，就是你写代码的地方。成功安装anaconda和pytorch后，我们如何在Jupyter Notebook中使用？
大家要明白的是Jupyter Notebook本身是默认使用一种anaconda中root目录下的Python环境的，如果想使用其它的虚拟环境，还需要通过插件来实现，也就是nb_conda插件。
首先,打开anaconda prompt 输入conda install nb_conda安装该插件
然后进入想要添加到jupyter notebook中的虚拟环境，比如我这里是进如刚刚创建的pytorch2虚拟环境，即输入activate pytorch2，之后在该虚拟环境下输入conda install ipykernel（这行代码得在虚拟环境中输入），等待安装就行了。
在虚拟环境中输入jupyter notebook就会跳转到其界面

5.PyCharm调用PyTorch虚拟环境

PyCharm和Jupyter Notebook的功能是一样的，如果你觉得jupyter notebook不好使的话，也可以选择在PyCharm中写代码，下面是在PyCharm中调用Pytorch虚拟环境
只需要在Settings中将Python Interpreter 换成你刚刚创建的虚拟环境即可，具体步骤如下：

点击小齿轮中的Add，然后选择Conda Environment

以上就是在PyCharm中调用PyTorch

6. Jupyter Notebook使用中碰到的问题

6.1输入jupyter notebook后显示无法定位程序输入点

解决方法：直接将这个报错下的文件删除就不会再报错了，并不影响Jupyter Notebook的使用

6.2创建好的虚拟环境在Jupyter Notebook中使用不了

如下图，虚拟环境pytorch2上带了个星号，点进去是无法正常运行程序的

如下图，该圆圈的意思是内核正忙，无法使用

问题产生原因可能是文件路径包含中文或者用户名中包含中文
（如下图所示，当用户名中包含中文，仍然会导致 jupyter notebook无法运行。进入jupyter notebook之前只会弹出以下控制台窗口，并不会自动打开jupyter notebook操作窗口）

这个博主的博客里写了解决方法：
就是新建一个不带中文的用户，登录新的账户，在新的账户下安装jupyter notebook或者使用虚拟机，具体步骤可以参考这个博主的文章解决Jupyter Notebook内核正忙的方案

总结

本文主要介绍了pytorch的下载安装和配置，以及遇到的一些问题和解决方法。重点介绍了如何下载CUDA版的pytorch，以及升级本机CUDA的方法，并且讲解了如何在Jupyter Notebook和PyCharm中使用我们所创建的虚拟环境。

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