网站建设与维护高考试卷,诚信的小程序开发兼职网站,在线咨询平台系统,电子商务网站建设分析和总结PyTorch是一个开源机器学习框架#xff0c;最初来自Meta Ai。如果你想研究人工智能或从事人工智能项目方面的工作#xff0c;那么在本地机器上使用PyTorch设置开发环境对于许多项目来说都是必不可少的。GPU#xff08;图形处理单元#xff09;是一种专用处理器#xff0c;…PyTorch是一个开源机器学习框架最初来自Meta Ai。如果你想研究人工智能或从事人工智能项目方面的工作那么在本地机器上使用PyTorch设置开发环境对于许多项目来说都是必不可少的。GPU图形处理单元是一种专用处理器最初设计用于同时处理数据。它有助于加快深度学习代码的计算速度。这篇博客是在Windows上安装PyTorch GPU的完整指南。
一、判断是否有Nvidia(英伟达)显卡
右键开始菜单在弹出选项中选择任务管理器。 点性能选项然后点GPU。在右上方会显示GPU名称只有带NVIDIA的英伟达显卡的电脑才能安装GPU版本否则其他的就只能安装CPU版本。 二、更新显卡驱动程序
首先安装最新的显卡驱动。Windows搜索栏中输入设备管理器找到显示适配器一项点击展开你将看到你的NVIDIA显卡列在其中。
右键点击你的NVIDIA显卡选择更新驱动程序。在弹出的对话框中选择自动搜索更新的驱动软件。之后系统将自动搜索、下载并安装最新的驱动版本。完成后可能需要重启计算机。 然后查看自己电脑驱动的版本。快捷键WinR输入cmd并回车再输入下面的命令
nvidia-smi可以看到系统中的CUDA Driver版本表示的是驱动所能支持的最大运行API版本。 如上图所示我的CUDA Driver版本是12.6则我的电脑适配的是Cuda 12.6及以下的版本。 请注意该CUDA Driver版本因为后面涉及PyTorch安装的版本选择。 三、安装Anaconda
Conda是一个开源软件包和环境管理系统可在Windows、macOS和Linux 上运行。Conda可快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。
首先去官网下载Anaconda。 点击Download下载的就是最新版本。下载完成后直接运行下一步。 注意路径这块最好是全英文。接下来根据个人喜好勾选也可以不用管直接下一步安装好就行。
在开始菜单下找到带有绿色图标的Anaconda Navigator点击就可以打开Anaconda的图形化界面。点击环境如果可以看到baseroot即Anaconda默认和自带的一个虚拟环境那么代表Anaconda已经安装成功。 四、创建虚拟环境
虚拟环境是Python项目的隔离环境。每个项目都可以有自己的依赖项而不管其他项目有哪些依赖项。
在开始菜单栏中点击Anaconda命令窗口随便点击哪个都可以如下图所示。 然后输入以下的命令就可以查看当前有多少虚拟环境。
conda env list如下图所示当前系统里只有一个默认的base虚拟环境。 要运行PyTorch最好创建自己的虚拟环境。打开Anaconda命令窗口然后输入命令
conda create -n pytorch_test python3.10 -y
conda activate pytorch_test这样就创建了一个名为pytorch_test的虚拟环境。 虚拟环境的名称可以自定义。 如果遇到错误PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels 则输入以下命令可以解决 conda config --add channels conda-forge conda config --set channel_priority strict 五、安装PyTorch
因为安装指令都是从国外的通道下载下载速度会非常慢。所以想要下载快得使用国内的镜像地址。
镜像名镜像地址清华大学镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main阿里巴巴镜像http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main北京外国语大学镜像https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
添加镜像通道。如在虚拟环境中添加清华大学镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main验证通道是否添加成功
conda config --get如果想删除添加的通道可以使用如下命令 conda config --remove channels 通道地址 访问PyTorch官网选择下图橙色所示部分注意安装的Python和CUDA版本。 复制底部的命令并在Anaconda创建的虚拟环境中运行它。此命令会安装PyTorch和其他常用包例如NumPy。
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118文件很大请耐心等待下载及安装过程。 如果你的电脑可以装CUDA 11.8就直接复制底部命令粘贴到anaconda命令窗口执行不行的话就去找以前的版本。 我这里因为系统可以安装小于CUDA 12.6的版本因此直接复制的底部命令进行执行。 六、验证PyTorch
在虚拟环境中输入pip list或者conda list看有没有torch。 然后依次输入以下三行命令
python
import torch
torch.cuda.is_available()如果最后显示为True则说明PyTorch的GPU版本已经安装成功。
七、安装PyCharm
PyCharm是一个用于Python编程的集成开发环境。如果你想在PyCharm中编辑和运行你的项目你需要先安装它。前往jebrains站点下载PyCharm。下载社区版本并运行安装程序。
安装后打开PyCharm并创建一个新项目。在Python解释器中选中Previously configured interpreter。在下拉菜单中选择你刚刚创建的虚拟环境pytorch_test。
你也可以更改现有项目的解释器。前往文件-设置-项目。在 Python 解释器中选中Using existing environment单击Add interpreter然后选择pytorch_env。 参考文献
[1] 2023最新pytorch安装超详细版 [2] Windows环境下安装pytorch及注意事项 [3] anaconda安装pytorch-GPU版本python3.7 [4] Install PyTorch GPU on Windows – A complete guide [5] 解决Anaconda创建环境时报错PackagesNotFoundError
