装配之前我先给行将装配pytorch的列位提个醒

发布日期：2024-07-03 16:28    点击次数：147

一、绪论现在是2023.1.27，鉴于本东谈主装配历程中踩得坑，装配之前我先给行将装配pytorch的列位提个醒，有以下几点需要把稳

1.判断我方电脑是否有GPU把稳这点很进犯，本教程面向有NVIDA显卡的电脑，如果你的电脑莫得GPU粗略使用AMD显卡，问候装CPU版块的pytorch。AMD显卡本东谈主并不明晰具体如何操作，不在此赘述。

2.遴选安妥的pytorch版块，具体治安背面会说3.更新显卡驱动，最佳是比拟新的版块，这么糟蹋易产生版块不匹配的问题，形成不消要的贫困二、下载装配 Anaconda1.官网下载下载速率较慢，官网地址: Anaconda遴选 Products -> Anaconda Distribution点击 Download，不错下载最新版块

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2.镜像下载接纳开源镜像网站进行下载，速率能快少许，网速不成的同学提议使用这个治安。相接: 开源镜像证明需求遴选安妥的版块下载

3.装配Anaconda双击运行装配包，遴选all users提议装C盘，地点不够也不错装别的盘，现在我用着还莫得啥问题。装配旅途保捏英文即可。环境变量那一块，不错勾选自动添加，也不错手动添加。添加治安比拟繁琐，不再赘述。装配完满，调用高唱行，输入

python

稽察python环境，平时如下：

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输入

conda --version

稽察装配是否奏效知道如下：

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代表环境变量设立奏效。

三、使用conda下载pytorch1.创建臆造环境（1）期骗 conda create 指示创建新的臆造环境在应用列内外找到Anaconda文献夹，点击anconda prompt，干与高唱行，输入以下代码，创建一个臆造环境。

conda create –n 臆造环境名字 python=版块

宏泰电器有限公司

我的是python3.8，是以具体代码为

conda create -n pytorch python=3.8

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（2）输入y进行下载（3）装配完成后，输入

conda info --envs

首页-海盈哲锁具有限公司 255);">考据是否奏效装配， 辽宁能实咖啡有限公司如果出现

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浙江硕奇电器有限公司 255， 255);">

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代表奏效。

（3）如若有同学下载速率慢，不错使用镜像下载代码面貌为

conda create –n 臆造环境名字 python=版块 –c 镜像地址

这是镜像下载的一种治安，推选环球使用背面接-c 镜像地址的治安进行镜像下载，尽量不要修改设立文献，我一启动看的某些教程修改文献后一直无法下载，提议不要使用，会导致一些奇奇怪怪的造作。如果要修改，提议先备份原始的设立代码。底下是几个镜像源。相接: 清华镜像相接: 阿里镜像

我牢记-c的c兴趣是channel，是下载通谈的兴趣，也便是下载网址，-c python ，-c 地址等等指的是从背面的通谈进行下载，如果背面的源是海外的网址，就有可能很慢，这个因东谈主而异，我个东谈主并莫得受太多影响。

把稳，如果要修改设立文献，文献在c盘，用户，你的用户名阿谁文献夹，具体叫.condarc

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产品介绍 255);">

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用记事本开放修改即可，本文不推选使用这种治安。

2.干与臆造环境输入

conda activate pytorch

干与咱们刚刚创建的臆造环境，在其中进行pytorch的装配。

期骗conda装配PyTorch本文主要先容conda装配PyTorch装配，pip治安不再赘述。咱们需要在上一步创建的臆造环境中装配PyTorch。主要需要装配pytorch， torchvision，torchaudio三个包。

3.1官网下载：相接: pytorch

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证明我方的电脑设立遴选安妥的CUDA版块。（1）领先细则我方的显卡型号，细则算力（2）细则我方的CUDA Driver 版块，稽察格式：高唱行输入

nvidia-smi

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（3）细则我方能使用的CUDA版块， 即CUDA Runtime Version，也便是上头图上的版块。要保证CUDA Driver 版块 >= CUDA Runtime 版块，像我的CUDA是11.6版块，我装配的工夫遴选了11.3的版块。我的显卡是RTX3060， 30系的显卡遴选11.x的版块就行。10系的不错选10.x之类的，具体情况具体分析。具体治安：点击

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干与以下页面：

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以上是我装配11.3版块的代码。操作治安如下：1）在anaconda prompt中输入

conda activate pytorch

干与咱们刚刚创建的臆造环境，在其中进行pytorch的装配。

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2）输入

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

证明辅导输入y进行pytorch的装配（可能需要恭候，但官网可能一直卡在搜包阶段）。把稳，搜包放弃之后一定仔细望望下的是不是GPU版块，还有望望那几个进犯的包皆在不在，官网一般莫得问题，主若是背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，惟有镜像下载况且依然设立好文献后去掉才有践诺效用。因为-c相配于指定了下载地址，-c背面跟一个海外的网址虽然下的慢啦，而且不推选改文献，径直能官网下载是最佳的。

3）考据下载完满后，干与pytorch臆造环境，输入

conda list

稽察有莫得pytorch粗略torch，有代表奏效装配

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输入python，再输入

import torch

输入

torch.cuda.is_available()

如果复返值是True，代表奏效啦。恭喜你，装配完成。

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3.2镜像下载：前边操作和上个治安交流，仅仅在装配的工夫代码不同，我先容的这种治安不需要修改设立文献。

conda install pytorch torchvision torchaudio –c 镜像地址

Conda install cudatoolkit=版块 –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/考据治安同上。

ps：本文治安并非我原创，我亦然一个正在学习中的估量僧，本文治安鉴戒b站up我是土堆，仅仅以为治安很好，挑升记录下来以备以后装配之用，顺带共享给环球，但愿更多的东谈主能不再纷扰装配pytorch，临了，再次向土堆大佬暗示感谢，附上视频教程地址：相接: 最详备的 Windows 下 PyTorch 初学深度学习环境装配与设立 CPU GPU 版 | 土堆教程若有错漏，接待环球品评指正vb.net教程C#教程python教程。版权声明：本文为博主原创著述，顺从 CC 4.0 BY-SA 版权条约，转载请附上原文出处相接和本声明。

原文相接：https://blog.csdn.net/weixin_45334223/article/details/128772572产品介绍

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