Pytorch环境的搭建 |
您所在的位置:网站首页 › jupyter 配置pytorch › Pytorch环境的搭建 |
记录一下Pytorch环境的搭建,省的以后重新搭建环境踩坑。 系统:Windows10专业版,GPU:MX150,包管理:Anaconda。 安装Anaconda3清华镜像站下载: Anaconda ,最新版会自带一个python3.8.8 。一路next安装即可。安装完会在开始菜单看到下图这些,一般只用最后一个shell命令行,不用GUI。 配置环境变量安装完成Anaconda后,进行Anaconda的环境变量配置,打开控制面板->高级系统设置->环境变量->系统变量找到Path,添加以下目录。 D:\Anaconda; D:\Anaconda\Scripts; D:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin; D:\Anaconda\Library\usr\bin; D:\Anaconda\Library\bin; 修改国内镜像源由于Anaconda源在国外,下载需要的包极其慢,所以换国内的镜像源提升下载速度,一般常用清华源和中科大源,这里我是用的中科大源。 打开Anaconda Prompt(以下称其为conda命令行),输入: conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --set show_channel_urls yes最后一句的意思是每次下载显示一下用的是哪个源。 新建pytorch专用环境打开conda命令行,新建一个名叫pytorch的新环境。这里使用的py3.6,据说这个版本做深度学习什么的比较稳定。 conda create -n pytorch python=3.6新建完成后,激活pytorch环境,conda命令行由(base)切换到(pytorch): conda activate pytorch 安装Pytorch在上述环境中安装Pytorch,打开Pytorch官网,选择合适的版本、系统、语言、包管理工具、cuda版本,。复制生成的下载命令,在上述环境中执行。 查询自己的GPU是否支持cuda: CUDA GPU | NVIDIA Developer 。 安装jupyter在pytorch环境中: conda install nb_conda安装后打开jupyter: jupyter notebook打开后在浏览器显示: jupyter初体验:验证环境和pytorch的安装是否成功new一个新文件,选择在我们建立的pytorch环境中。 测试!jpt中使用shift+enter执行代码。不报错说明安装成功。 第二个输出为True的话,表示cuda安装成功,我这出现False是因为在cpu版本下测试的。 配置PyCharm这个我电脑早就有,不重复安装了,直接使用就行。安装不难,和IDEA、Goland什么的都一样,edu.cn邮箱可以免费用。 新建项目,选择我们建立的pytorch环境,如果没有就点后面三个点,选择Anaconda安装目录下的envs,找到pytorch目录,选择python.exe。 结语基本到这里就配完pytorch的学习练习环境了,希望以后配环境看看这个记录贴不用再踩坑了!!!!!! pytorch |
今日新闻 |
推荐新闻 |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |