白石ひとみ最新番号 2023最新pytorch装配教程，纯粹易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）
发布日期：2024-08-03 21:13 点击次数：62
一、绪言当今是2023.1.27,鉴于本东说念主装配经由中踩得坑白石ひとみ最新番号，装配之前我先给行将装配pytorch的列位提个醒，有以下几点需要留心
1.判断我方电脑是否有GPU留心这点很弥留，本教程面向有NVIDA显卡的电脑，如果你的电脑莫得GPU约略使用AMD显卡，问候装CPU版块的pytorch。AMD显卡本东说念主并不剖释具体怎样操作，不在此赘述。
2.聘请允洽的pytorch版块，具体关节背面会说3.更新显卡驱动，最佳是比拟新的版块，这么抑遏易产生版块不匹配的问题，形成无须要的贫困二、下载装配 Anaconda1.官网下载下载速率较慢，官网地址: Anaconda聘请 Products -> Anaconda Distribution点击 Download，不错下载最新版块
图片白石ひとみ最新番号
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2.镜像下载遴选开源镜像网站进行下载，速率能快少量，网速弗成的同学提出使用这个关节。连合: 开源镜像把柄需求聘请允洽的版块下载
3.装配Anaconda双击运行装配包，聘请all users提出装C盘，所在不够也不错装别的盘，当今我用着还莫得啥问题。装配旅途保握英文即可。环境变量那一块，不错勾选自动添加，也不错手动添加。添加关节比拟繁琐，不再赘述。装配达成，调用敕令行,输入
python
检讨python环境，宽泛如下：
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输入
conda --version
检讨装配是否得胜露出如下：
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代表环境变量确立得胜。
三、使用conda下载pytorch1.创建捏造环境（1）诈欺 conda create 指示创建新的捏造环境在应用列内外找到Anaconda文献夹，点击anconda prompt，插足敕令行，输入以下代码，创建一个捏造环境。
conda create –n 捏造环境名字 python=版块
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
考证是否得胜装配，如果出现
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代表得胜。
（3）如若有同学下载速率慢，不错使用镜像下载代码时局为
conda create –n 捏造环境名字 python=版块 –c 镜像地址
这是镜像下载的一种关节，保举众人使用背面接-c 镜像地址的关节进行镜像下载，尽量不要修改确立文献，我一驱动看的某些教程修改文献后一直无法下载，提出不要使用，会导致一些奇奇怪怪的舛讹。如果要修改，提出先备份原始委果立代码。底下是几个镜像源。连合: 清华镜像连合: 阿里镜像
我难忘-c的c意旨道理是channel,是下载通说念的意旨道理，也即是下载网址，-c python ,-c 地址等等指的是从背面的通说念进行下载，如果背面的源是海外的网址，就有可能很慢，这个因东说念主而异，我个东说念主并莫得受太多影响。
留心，如果要修改确立文献，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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用记事本灵通修改即可，本文不保举使用这种关节。
2.插足捏造环境输入
北条麻妃conda activate pytorch
插足咱们刚刚创建的捏造环境，在其中进行pytorch的装配。
诈欺conda装配PyTorch本文主要先容conda装配PyTorch装配，pip关节不再赘述。咱们需要在上一步创建的捏造环境中装配PyTorch。主要需要装配pytorch, torchvision,torchaudio三个包。
3.1官网下载：连合: pytorch
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把柄我方的电脑确立聘请允洽的CUDA版块。（1）当先细目我方的显卡型号，细目算力（2）细目我方的CUDA Driver 版块，检讨边幅：敕令行输入
nvidia-smi
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（3）细目我方能使用的CUDA版块， 即CUDA Runtime Version，也即是上头图上的版块。要保证CUDA Driver 版块 >= CUDA Runtime 版块，像我的CUDA是11.6版块，我装配的时辰聘请了11.3的版块。我的显卡是RTX3060, 30系的显卡聘请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。具体关节：点击
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插足以下页面：
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以上是我装配11.3版块的代码。操作关节如下：1）在anaconda prompt中输入
conda activate pytorch
插足咱们刚刚创建的捏造环境，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
把柄指示输入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）。留心，搜包截止之后一定仔细望望下的是不是GPU版块，还有望望那几个弥留的包齐在不在，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，只好镜像下载何况还是确立好文献后去掉才有实践成果。因为-c十分于指定了下载地址，-c背面跟一个海外的网址虽然下的慢啦，而且不保举改文献，径直能官网下载是最佳的。
3）考证下载达成后，插足pytorch捏造环境，输入
conda list
检讨有莫得pytorch约略torch，有代表得胜装配
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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，代表得胜啦。恭喜你，装配完成。
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3.2镜像下载：前边操作和上个关节交流，仅仅在装配的时辰代码不同，我先容的这种关节不需要修改确立文献。
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/考证关节同上。
ps：本文关节并非我原创，我亦然一个正在学习中的估量僧，本文关节模仿b站up我是土堆,仅仅以为关节很好，专门纪录下来以备以后装配之用，顺带共享给众人，但愿更多的东说念主能不再郁闷装配pytorch,临了，再次向土堆大佬暗示感谢，附上视频教程地址：连合: 最详备的 Windows 下 PyTorch 初学深度学习环境装配与确立 CPU GPU 版 | 土堆教程若有错漏，接待众人品评指正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 版权公约，转载请附上原文出处连合和本声明。
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