PyTorch环境配置及安装（Windows10）

2024-01-25 01:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

新手在配置pytorch过程中总会或多或少遇到些问题，同时网上关于pytorch的环境配置琳琅满目，不知道应该按照哪个配置，这里笔者记录一下自己在windows10下配置Pytorch的全过程。

笔者电脑环境以及安装版本为：Windows10 企业版 + python 3.7.9 + Anaconda3 + GTX 1050显卡 + pytorch 1.7.1

安装视频参考：https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?p=1

1. Anaconda安装

这里推荐大家安装Anaconda（但不是必须）。因为有些时候大家编程的python版本可能不同，所以一般大型项目建议一个项目使用一个python interpreter（编辑器），方便管理，而Anaconda就很方便的帮助我们做这件事情。安装过程非常简单，在官网找到对应版本安装即可，官网安装页面如下：https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 开始菜单中打开Anaconda中的Anaconda Prompt，出现（base），即安装成功，如下：在这里插入图片描述 Anaconda可以很方便的管理我们我们的所有运行环境以及环境中的各种依赖包，主页面如下：

在这里插入图片描述

2. 安装pytorch环境停留在上面 Anaconda Prompt 页面上，输入 conda create -n environment_name python=3.7。

因为我们之前说过，我们需要给每个项目配置一个python编辑器，所以environment_name（改成你自己指定的环境名，比如就叫environment_test）就是我们配置的这个项目对应的编译环境的名字，里面放入我们指定的python编辑器（这里我以python 3.7为例）。

在这里插入图片描述

出现上述页面，输入y，表示确认安装上述所需要的包。在这里插入图片描述

出现上图，环境中的python编辑器安装完成。

当然现在我们还处于（base）环境，也就是Anaconda自带的基础环境，我们需要跳到我们刚刚创建的environment_test环境。

按照上图，执行conda activate environment_test，跳到environment_test编译环境中

在这里插入图片描述此时环境已经发生改变，输入pip list，可以看到目前环境中所有已经安装的包，但是没有我们想要的pytorch，需要我们自己安装。

在这里插入图片描述 4. pytorch安装

pytorch安装非常的人性化，我们只需要去pytorch官网，点击install，就可以看见下面这个界面：

在这里插入图片描述对于每一项的选择在这里做一下详细介绍：

① Pytorch Build：建议选Stable稳定版② Your OS：根据你自己系统选择，这里我选Windows③ Package：因为我们已经安装Anaconda，所以在Anaconda Prompt环境下我们可以直接使用Conda方式进行安装，所以选Conda（大家其实最常用发应该是pip的方式，当然官网也提供这种方式，这里就不做过多介绍了）④ Language：Python⑤ CUDA：关于GPU的CUDA版本问题如何选择，打开cmd，输入nvidia-smi，可以看到CUDA的版本信息，这里选11.0。（没有英伟达显卡，或者显卡不支持CUDA或者就想用CPU运行的话直接选None就行）

在这里插入图片描述注意CUDA9.2以上版本支持的Driver Version不可以低于396.26，一般建议安装前先更新一下自己显卡的驱动，笔者昨天刚刚更新完，直接点更新，很方便。

在这里插入图片描述

⑥ Run this Command：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch。注意：python 3.9 还需要在结尾增加-c=conda-forge

在这里插入图片描述可以看到里面包括pytorch，numpy等我们所需要的一些包，还是输入y，等待安装。

⑦ 出现done，安装完成证明pytorch安装成功，关闭当前Anaconda Prompt，并重新从开始菜单打开，并激活environment_test环境，在环境下打开python编辑页面。在这里插入图片描述

输入import torch，不报错证明pytorch包安装成功。

在这里插入图片描述输入torch.cuda.is_available()，显示True，证明cuda安装成功，可以使用GPU对pytorch中的张量、网络进行加速处理。若为False，此时pytorch只能用CPU运行。

在这里插入图片描述

3. 可能遇到的一些问题

笔者在这里记录第一次安装时出现的一些问题，在这里记录一下，欢迎大家补充~

pytorch包安装不成功的话，建议按照提示更新一下conda版本（可能是你的Anaconda版本太老了，新安装的应该不会出现这个问题）‘nvidia-smi’ 不是内部或外部命令：https://blog.csdn.net/qq_40212975/article/details/89963016环境中安装jupyter，报react404之类的错误：https://blog.csdn.net/xxx177/article/details/109824132上述的第5步证明pytorch安装成功，一定要关闭当前Anaconda Prompt，再重新打开激活环境，因为新安装完之后环境是未激活状态，这时候一些依赖包是不能被调用的torch.cuda.is_available()显示false的几个原因： ① 未正确安装GPU，查看任务管理器–性能，下面是否有你的显卡

在这里插入图片描述 ② CUDA9.2以上版本支持的Driver Version不可以低于396.26，一般建议安装前先更新一下自己显卡的驱动。不建议去英伟达官网更新，因为查询最新的驱动有很多，不知道会安装哪个。直接英伟达显卡设置管理软件中安装即可，见上文。 ③ 安装的CUDA版本不能高于显卡支持的CUDA版本。

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