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最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 (GPU版本)

2023-09-05 14:38

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最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 (GPU版本)

1、下载Anaconda

Anaconda官网:https://www.anaconda.com
清华大学开源镜像下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
两个网站都可以下载,选择适合自己电脑的版本下载即可。
在这里插入图片描述

2、安装Anaconda

在这里插入图片描述
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选择添加到环境变量
安装成功
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3、创建虚拟环境

conda create -n 虚拟环境名字 python=版本
conda activate 虚拟环境名字

假如要删除虚拟环境,在命令行窗口输入:

conda remove -n 虚拟环境名字 --all

1、查看电脑GPU型号、确定GPU算力

在这里插入图片描述
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我的显卡型号:
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2、根据算力确定CUDA版本

我的显卡算力对应6.1
(1)确定自己的可选择CUDA Runtime Version
(2)确保自己的CUDA Drive版本>=CUDA Runtime 版本
查询可以知道发现 9.0以上均可
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(3)查询自己的驱动 CUDA Drive Version
在anaconda命令行中输入 nvidia-smi

在这里插入图片描述
我的是12.1
(4)确定我们适用的CUDA
9-12.0均可

3、前两步之前可更新显卡驱动

在这里插入图片描述
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1、CUDA版本选择

在这里插入图片描述
CUDA选择最新11.7
复制安装命令即可(复制Run this Command)
激活所要安装的虚拟环境(conda activate 虚拟环境名字)
粘贴安装命令就可以,稍等一段时间即可
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2、验证Pytorch

激活对应安装Pytorch的虚拟环境
输入conda list,看看list中是否有pytorch或者torch
在这里插入图片描述

输入python
输入import torch
输入torch.cuda.is_available()
如果显示True,就说明Pytorch安装成功
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1、选择社区版本

在这里插入图片描述
参考网上安装即可

2、连接anaconda创建的虚拟环境

点击新建项目,New Project
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项目路径可更改
在这里插入图片描述
使用anaconda创建好的虚拟环境
在这里插入图片描述
在Anaconda配置好虚拟环境后,需要将环境添加进PyCharm中。(或者新建项目时,设置针对某一项目的运行环境),选择Conda Environment是有时会出现Conda executable is not found错误
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Conda executable,一定要选择Conda.exe而不是python.exe,因此我们要选择下载在Anaconda根目录下的 _Conda.exe,即下面图片底部 (注意:文件名中有下划线)
在这里插入图片描述
接下来,因为我们已经在Anaconda中创建了虚拟环境,因此点击Use existing environment , 选择已安装的Anaconda中的虚拟环境即可,点击右下角的OK,即可
返回创建项目页面,点击Create即可
可以看到右下角虚拟环境
在这里插入图片描述
大功告成

https://blog.csdn.net/qq_43874102/article/details/123164105
https://blog.csdn.net/s1hjf/article/details/128759758
https://blog.csdn.net/s1hjf/article/details/128756004
https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY

来源地址:https://blog.csdn.net/m0_48609250/article/details/129402319

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