Pytorch環境安裝

種玫瑰的小劉發表於2023-02-11
PyTorch

WIN10、NVIDIA GeForce RTX 3060

python 3.7，CUDAv11.1.1，PyTorch 1.9.0

1.安裝anacodah和PyCharm：

  1.1為了穩定，此處安裝了2019年10月16日的Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe

  1.2 更換清華源：（更換 conda 源，將預設的國外源更換成國內源，顯著提升相關庫的下載速度。）編輯使用者目錄下的 .condarc 檔案即可更換 conda 預設源。

  Windows 使用者無法直接建立名為 .condarc 的檔案，需要先執行如下命令，生成該檔案後再修改。

conda config --set show_channel_urls yes

在 .condarc 檔案中新增清華源：

ssl_verify: true
show_channel_urls: true
channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

  1.3安裝PyCharm，學生郵箱註冊賬號免費使用PyCharm專業版，無學生郵箱可以下載Community社群版使用。

 

2.建立虛擬環境：

#建立新的虛擬環境，環境名為pytorch，python版本為3.9，都可以根據需求來指定
conda create -n pytorch python==3.9
#刪除虛擬環境
conda remove -n pytorch --all
#切換虛擬環境
conda activate pytorch

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#檢視當前所有虛擬環境，*表示當前所在環境
conda env list

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3.安裝CUDA：

   不建議直接安裝最高版本的CUDA，因為如果後續使用PyTorch或TensorFlow，大機率不相容。筆者安裝的為CUDA Toolkit 11.1.0。

#CUDA版本查詢
nvcc -V

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4.配置cuDNN：

  30系顯示卡最低支援cuDNN v8.0.5，把解壓的檔案複製，貼上到CUDA的安裝根目錄。

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  在cmd下進入到安裝目錄中C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite，然後直接執行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe程式，如果返回結果都是pass，那麼恭喜，安裝成功！

Pytorch環境安裝

Pytorch環境安裝

5.安裝pytorch：

 首先安裝cudatoolkit：

conda install cudatoolkit

  進入pytorch官網，選擇想要安裝的版本，可以點選REVIOUS VERSIONS OF PYTORCH選擇安裝歷史版本，筆者選擇安裝CUDAv11.1。

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  網路好的直接線上安裝：

# CUDA 11.1
pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

  網路不好的下載torch-1.9.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl、torchvision-0.10.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64和torchaudio-0.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl離線安裝：

#不加 --no-deps 報錯：
#ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement typing-extensions (from torch) (from versions: none)
#ERROR: No matching distribution found for typing-extensions
pip install --no-deps torch-1.9.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install --no-deps torchvision-0.10.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install --no-deps torchaudio-0.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
## 按順序安裝，不然可能安裝torchvision的時候給你安裝了cpu版本的torch
#解除安裝
conda uninstall pytorch
python
>>> import torch

  報錯：UserWarning: Failed to initialize NumPy

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  繼續

>>> torch.__version__
>>> torch.cuda.is_available() ## 一定要輸出True才是成功

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參考：

 第五步：RTX 3060配置CUDA和cuDNN、安裝PyTorch

PyTorch環境搭建

膝上型電腦深度學習伺服器搭建丨RTX3060+win11+cuda11.0+cudnn+torch

第五步：RTX 3060配置CUDA和cuDNN、安裝PyTorch

 

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