手把手教你在win10下搭建pytorch GPU環境（Anaconda+Pycharm）

老瀟的摸魚日記發表於2020-08-16
Win10PyTorchGPUPyCharm

Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其主要優點如下：

  • Anaconda預設安裝了常見的科學計算包，用它搭建起Python環境後不用再費時費力安裝這些包；

  • Anaconda可以建立互相隔離的虛擬環境，可以在不同環境下制定不同版本的Python，安裝不同依賴包，再也不用糾結多個Python版本究竟安裝哪個；

一、本次安裝所需的基本軟體

1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64

2. pycharm-community-2019.3.4

3. python3.7（不用單獨安裝）

4. cuDNN 8.0.1

5. CUDA 10.2

二、安裝步驟

1. 檢視自己電腦的GPU是否支援CUDA（一定要檢視，否則白忙活一場）

在我的電腦上右鍵單擊，找到管理並進入，具體情況如下：

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找到裝置管理器，在顯示介面卡裡面檢視GPU的具體型號，如下所示。如果支援CUDA，則繼續下一步，否則到此為止！！！.

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接下來百度搜尋你的GPU型號 SPECIFICATION，如GTX1050 SPECIFICATION，檢視是否支援CUDA，具體如下：

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2. Anaconda安裝

前往Anaconda官網下載個人版安裝，如下圖所示：

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3. 新增清華映象源

用conda安裝Pytorch過程中會連線失敗，這是因為Anaconda.org的伺服器在國外，需要切換到國內映象源。在windows系統的開始選單中找到Anaconda Prompt進入，如下圖所示：

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新增映象，依次輸入下面幾條命令，如下圖所示：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

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設定搜尋時顯示通道地址，如下圖所示：

conda config --set show_channel_urls yes

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4. 建立pytorch_gpu虛擬環境

在Anaconda Prompt命令列中為自己的深度學習環境建立一個虛擬執行環境，起名為pytorch_gpu，可以執行以下程式碼建立，如圖所示：

conda create --name pytorch_gpu python=3.7  #這條命令將會建立一個新的環境，位置在Anaconda3/envs/pytorch_gpu中

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建立好虛擬環境以後，可以使用命令 conda env list 檢視已建立好的新環境，如下圖所示，pytorch_gpu是我們新建立的環境，base為預設環境：

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5. 啟用pytorch_gpu虛擬環境

建立好虛擬環境以後，如果想要使用它讓系統處於其執行環境下，需要先啟用環境，可以執行以下命令：

activate pytorch_gpu

啟用成功後可以看到當前環境已經變為pytorch_gpu，如下圖所示

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如果要關閉當前環境，只需要輸入以下命令，如下圖所示：

deactivate

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如果要刪除新環境，只需要輸入以下命令，如下圖所示，刪除名為pytorch_gpu的環境

conda remove -n pytorch_gpu --all

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6. CUDA與CUDNN的關係

​ CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是顯示卡廠商NVIDIA推出的運算平臺。CUDA是一種由NVIDIA推出的通用平行計算架構，該架構使GPU能夠解決複雜的計算問題。

​ NVIDIA cuDNN是用於深度神經網路的GPU加速庫。它強調效能、易用性和低記憶體開銷。NVIDIA cuDNN可以整合到更高階別的機器學習框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大學伯克利分校的流行caffe軟體。簡單的插入式設計可以讓開發人員專注於設計和實現神經網路模型，而不是簡單調整效能，同時還可以在GPU上實現高效能現代平行計算。

​ CUDA看作是一個工作臺，上面配有很多工具，如錘子、螺絲刀等。cuDNN是基於CUDA的深度學習GPU加速庫，有了它才能在GPU上完成深度學習的計算。它就相當於工作的工具，比如它就是個扳手。但是CUDA這個工作臺買來的時候，並沒有送扳手。想要在CUDA上執行深度神經網路，就要安裝cuDNN，就像你想要擰個螺帽就要把扳手買回來。這樣才能使GPU進行深度神經網路的工作，工作速度相較CPU快很多。

7. 安裝CUDA

在NVIDIA官網找到所需要的CUDA版本，然後一步步安裝即可，如下圖所示：

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！下面一步要注意安裝Display Driver的最新版本，即勾選版本號更大的選項.

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安裝好之後，在命令提示符介面輸入nvcc -V，檢視是否安裝成功。以下是安裝成功的情況。

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8. 安裝cuDNN

所安裝的cuDNN版本注意和CUDA版本對應，可以在CUDNN官網找到版本對應關係，註冊賬號後即可下載對應版本的cuDNN，具體版本間的對應關係如下：

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新建一個資料夾cudnn，之後將下載的檔案cuDNN解壓，將裡面的bin，include，lib這三個資料夾直接複製到cudnn資料夾之中。最後將cudnn資料夾移動到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0這個路徑下面。

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移動完成之後的結果如下：

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在高階系統設定中找到環境變數，在系統變數的path路徑中新增以下兩個路徑，根據自己的實際路徑新增

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn\bin

新增好之後的結果如下：

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9. 安裝Pytorch

先到pytorch官網根據你的實際情況選擇Pytorch安裝包版本，然後複製頁面自動生成的指令碼進行安裝。

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使用以下命令安裝pytorch，這裡比官網的命令少了一個-c pytorch，主要是因為-c pytorch表示指定使用moren預設的pytorch channel，這個伺服器位於國外，下載速度很慢，使用剛剛新增進default channel的清華映象源可以得到一個較快的下載速度。

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2

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安裝完成之後，在pyttorch_gpu環境下使用下面幾條條命令驗證是否可以呼叫CUDA：

python  
import torch
torch.cuda.is_available()

成功的結果如下圖所示：

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10. 安裝pycharm並配置環境

下載pycharm-community版本安裝好之後，建立專案並配置pycharm直譯器，首先點選create new project，location為檔案儲存位置，project interpreter為直譯器，也就是Anaconda中的python.exe。這裡選擇C:\Users\xiaoy\Anaconda3\envs\pytorch_gpu路徑下的python直譯器。配置好後點選create即可完成。具體情況如下：

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三、包管理的各種命令

1. 檢視該環境中包和其版本的列表

會看到你在當前環境中已經安裝好的所有包和其版本：

conda list

2. 查詢一個包

檢查我們需要的這個包是否可以通過conda來安裝：

conda search beautifulsoup4

3. 安裝一個新包

在當前環境(pytorch_gpu)中安裝這個Beautiful Soup包，使用conda命令如下：

conda install --name pytorch_gpu beautifulsoup4

4. pip安裝包

activate pytorch_gpu
pip install beautifulsoup4

5. 移除包，比如，移除pytorch_gpu環境下的beautifulsoup4

conda remove -n pytorch_gpu beautifulsoup4

四、安裝中出現的問題

1. import torch時報錯 ,Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL load failure.

需要下載這個可執行程式vc_redist.x64.exe，之後安裝即可。

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reference：

檢視GPU是否支援CUDAhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409

Anaconda環境安裝GPU版本Pytorch程https://blog.csdn.net/baidu_26646129/article/details/88380598

PyTorch（GPU版）詳細安裝教程https://www.bilibili.com/video/BV1Rz411e7eJ?from=search&seid=5212425445242088592

cuda與cudnn的關係https://www.jianshu.com/p/622f47f94784，https://www.cnblogs.com/anai/p/12838668.html

cuda和cudnn版本對應關係https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10

配置pycharmhttps://www.cnblogs.com/yufeng97/p/13069247.html?utm_source=tuicool

Python入門：Anaconda和Pycharm的安裝和配置https://www.cnblogs.com/yuxuefeng/articles/9235431.html

import torch錯誤https://stackoverflow.com/questions/63212096/when-importing-pytorch-microsoft-visual-c-redistributable-is-not-installed

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