PyTorch 最新安装教程(2021-07-27)

PyTorch 最新安装教程(2021-07-27)

  • 前言
  • 1. 安装 Anaconda
  • 2. 检查显卡,更新驱动
  • 3. 创建PyTorch环境
  • 4. 配置清华TUNA镜像源
  • 5. 安装 PyTorch
  • 6. 测试
  • 7. Pycharm使用Anaconda创建的pytorch虚拟环境
  • 后序
  • 前言

    万事开头难!

    这句话又一次被我验证。

    记得前不久刚陷入Tensorflow2.0的安装困境,这一次又被PyTorch 搞哭辽。

    孩子太难了o(╥﹏╥)o,不过还好最终成功安装,感谢全网资源,感谢大佬们的博客!被我一次一次试了出来。

    1. 安装 Anaconda

    Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

    Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载 or 也可以去官网下载。

    具体内容请参考我之前的安装教程&经验分享:

    Tensorflow 2.0 最新版(2.4.1) 安装教程

    2. 检查显卡,更新驱动

    1. 建议是首先更新驱动,全都按最新的东西来安装

    https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#

    在这里选择自己的显卡型号,下载安装即可,下载很快也很简单,建议大多数人都更新一下显卡驱动,避免不必要的麻烦。

    1. 安装好后进入NVIDIA控制面板,鼠标右键可进入


    点击组件找到自己CUDA的版本号

    或者 win+R—> cmd ,进入命令行,输入

    nvidia-smi
    

    如果没有这条命令,则需要添加环境变量(百度配置)一般电脑都可以直接用,我的显卡是:GF:MX250

    也可获得版本号:

    备注:第二步不一定是必须的,如果你的电脑较新,那么不更新也可以直接进行下面操作,我的电脑是19年买的,中间好像也没更新驱动,这一步直接跳过,最后也安装成功了。

    3. 创建PyTorch环境

    不同的项目需要不同的虚拟环境,可以处理不同版本的项目之间不兼容问题。

    1. 进入 Anaconda prompt 命令窗口


    2. 输入以下内容:

    conda create -n PyTorch python=3.8
    

    PyTorch是虚拟环境名字(可以随意设置),3.8 是python版本,都可以按自己需求改,一定要指定具体 python 版本。

    然后按 y,继续安装所需的各种依赖包。

    1. 创建成功后,输入以下命令:
    conda info --envs
    

    可以看见自己的所有环境

    如果出现错误,可能是外网下载过慢,需要配置国内镜像源

    4. 配置清华TUNA镜像源

    TUNA 提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch等,查看完整列表)的镜像,各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

    注:由于更新过快难以同步,TUNA不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

    1. 生成 .condarc 文件

    Anaconda prompt 命令窗口,中输入:

    conda config --set show_channel_urls yes
    

    之后可以在 C:\Users\xxx 中看到 .condarc 文件

    2. 记事本打开 .condarc 文件重写其中的内容。

    channels:
      - defaults
    show_channel_urls: true
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    


    即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

    Anaconda prompt 命令窗口运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。

    5. 安装 PyTorch

    1. 进入pytorch官网:https://pytorch.org/

    2. 网页下拉,即可看到下图,官网会自动根据你的电脑,显示的即是你可安装的CUDA版本,并给出安装命令。

    1. 复制官网提供的命令
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    
    1. 打开 Anaconda prompt 命令窗口,进入你刚刚所创建的环境(我的命名是PyTorch)
    conda activate PyTorch
    

    进入环境


    5. 最后输入官网提供的命令,即可下载

    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    

    每个人的命令,会由于电脑配置而各不同

    注意:下载安装过程,可能因为某些原因,并不是很顺利,但遇到问题不要慌,另外网速一定要好,避免出现不必要的错误。

    6. 测试

    import torch 
    import torch vision
    
    print(torch.__version__) # pytorch版本
    print(torch.version.cuda) # cuda版本
    print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否可用
    

    打开 Anaconda prompt 命令窗口,激活环境,输入python,进入python开发环境中

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    
    True
    

    看到True的那一刻,我真的开心,终于成功了。

    7. Pycharm使用Anaconda创建的pytorch虚拟环境

    请参考Pycharm加载conda创建pytorch虚拟环境 & import torch报错问题解决

    后序

    安装过程如果您遇到相关问题

    请参考

    【安装PyTorch报错】InvalidArchiveError(‘Error with archive D:\anaconda\pkgs\pytorch-1.2.0-py3.6····

    Conda修改 Anaconda 默认镜像源(Collecting package metadata (current_repodata.json): failed)

    CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length

    参考:

    link

    tuna

    加油!

    感谢!

    努力!

    来源:ZSYL

    物联沃分享整理
    物联沃-IOTWORD物联网 » PyTorch 最新安装教程(2021-07-27)

    发表评论