Anaconda3+PyTorch安装教程
文章目录
- 一、安装前准备
- 二、前提
- 三、查看电脑显卡驱动信息
- 四、下载安装 Visual Studio(非必要)
- 五、NVIDIA CUDA Toolkit 10.2安装
- 六、创建PyTorch环境
- 6.1 方法一:
- 6.2 方法二(推荐)
- 七、pycharm中添加conda环境(不选择创建虚拟环境)
- 八、测试pytorch是否安装成功
- 九、当程序运行时,在windows终端中查看当前GPU的使用率
一、安装前准备
- 电脑需要有NVIDA的独立显卡;
- 电脑要有NVIDA显卡驱动程序(NVIDA控制面板)
- 微软官网下载安装 Microsoft Visual Studio(申请一个微软账号)
- 官网下载安装 CUDA Toolkit
- 检验CUDA安装是否成功
- CUDA安装成功后的使用
二、前提
CUDA在安装之前,需要看NVIDA的官方CUDA安装文档。
CUDA 11.2: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
下载安装CUDA需要有NVIDA的显卡、Windows系统、Visual Studio。
三、查看电脑显卡驱动信息
一般新买的电脑都带有。
官网下载:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
四、下载安装 Visual Studio(非必要)
官网:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/(选择社区版即可)
勾选“C++的桌面开发“,然后下载到本地。
选择安装位置进行安装。
五、NVIDIA CUDA Toolkit 10.2安装
cuda只能运行在英伟达的显卡上
第一步,系统检查,如果下载的和NVIDIA控制面板结果一致,则显示绿色通过提示;
第二步,许可协议,同意并继续;
第三步,一般选择自定义安装,选择全部即可
第四步,选择安装位置,可以自己设置,也可以遵循系统设置(装在C盘)
第五步,如果没有安装Visual Studio,需要勾选下面方框,然后Next。
第六步,查看版本是否安装成功。
nvcc -V # 出现下列说明安装成功
nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler driver
Copyright © 2005-2019 NVIDIA Corporation
Buiit on Wed Oct 23 19:32:27 Pacific_Daylight_Time 2019
Cuda compilation tools, release 10. 2, v10.2. 89
如果安装不成功,则需要配置环境变量。
电脑右键属性—>高级系统设置—>环境变量(系统变量path)
六、创建PyTorch环境
6.1 方法一:
卸载原来的pytorch和torchvision,之前没有安装则忽略这一步。
打开Anaconda Prompt:
①创建PyTorch环境
conda create -n pytorch python=3.7
②激活PyTorch环境
conda activate pytorch # pytorch为环境名
③登录PyTorch:https://pytorch.org/,找到命令:
(pytorch)C:\user>conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
④查看是否安装成功:
nvcc -V
⑤退出:
deactivate pytorch
⑥删除虚拟环境
conda remove -n 环境名称 --all
6.2 方法二(推荐)
直接以管理员身份运行cmd,然后在串口输入:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
七、pycharm中添加conda环境(不选择创建虚拟环境)
在pycharm中新建一个工程(new project)—>选择已经存在的环境解释器(Existing interpreter)—>选择(Conda Environment)—>选择Anaconda安装的python解释器(python.exe文件)—>勾选Make available to all projects。
说明:这种情况方法简单,但是会造成环境污染。自己电脑中包会非常多,不便于后期管理。
八、测试pytorch是否安装成功
import torch
print(torch.__version__) # 打印pytorch的版本
print("gpu:",torch.cuda.is_available()) # 查看torch是否支持gpu
E:\A_code\1\venv\Scripts\python.exe E:/A_code/1/test.py
1.8.1
gpu: TrueProcess finished with exit code 0
说明环境已经配置成功
九、当程序运行时,在windows终端中查看当前GPU的使用率
nvidia-smi
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