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本次环境搭建所需安装的有:Miniconda、CUDA、cuDNN、torch、torchvision、pycharm
首要Q&A:
Q:pytorch是什么,与python什么关系?
A:pytorch(前版本为torch)均是一个机器学习库,面向数据计算的GPU加速库;而python是一个完备的语言库,所以其实pytorch是torch的python版本,编写语言格式为python语法格式。PS:一般在python的语义下,在初学时候,可在语义上将 pytorch == torch 。
Q:保存文件注意事项?
A:所有的文件保存地址,路径上都不建议含有中文字符,最后所有文件夹命名也最好避免用中文字符命名 。
一、Anaconda(Miniconda)安装
Miniconda是Anaconda的轻装版本,主要包含 conda、Python、 pip、zlib 等。两者安装上基本没有任何差别,本处我安装的是Miniconda。
1、下载
Miniconda官方下载地址
https://conda.io/en/latest/miniconda.html
此处针对Win64版本
同时附上Anaconda的下载地址:
https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads
2、安装
下载后点击安装,一直Next即可,不建议安装到C盘,可安装到其他盘,新建文件夹时名称避免中文(对于所有与语言环境相关的文件夹命名,都不建议含有中文,避免出现些玄学错误)。
二、环境初创建
创建一个专用于pytorch的环境,方便以后若使用其他框架,直接再另外创建一个环境即可。最后依据程序需要那种框架,在pycharm里面设置切换即可。
创建环境,便是使用Anaconda(Miniconda)来创建。
1、安装好后,点击【开始】菜单——点击Anaconda Prompt(Miniconda)如图所示,即可打开Miniconda
2、打开后,首先查看自己的python版本,在命令行输入以下命令,并敲回车:
python
看到我的python版本为3.9
3、参照官网安装pytorch https://pytorch.org/get-started/locally/
#CPU版本安装
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
#GPU版本安装(GPU需要NVIDIA显卡硬件支持,请确保显卡支持cuda,具体型号可查询官网:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
4.1、依赖库安装(pip install pandas matplotlib notebook)
pandas: 数据分析库,比如表格等结构性数据,数据分析、处理预处理;
matplotlib: 绘图库,模型训练绘图;
notebook:基于web的开发环境库;
5 、验证 pytorch 是否安装成功
#1. 打开miniconda控制台,打开jupyter notebook
jupyter notebook
#2. 导入 torch 和 cuda,如果不报错测证明安装成功
import torch
torch.cuda.is_available() #如果返回 true,则OK
6 、anaconda安装
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cpuonly -c pytorch(注意:没有-c pytorch)
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