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Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)

互联网 diligentman 5天前 11次浏览

第一步 : 从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
安装过程中需要勾选如下图

Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
装好后测试是否装好,先配置环境变量(可能anaconda安装好后自己就有了)Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
打开CMD,输入代码

conda list

Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
回车出现包的信息则说明安装完成
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)

打开Anaconda Navigator(桌面没有的话就点击左下角看最近添加)可以看到spyder已经下好了
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
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第二步:下载CUDA(GPU)
注意:没有NVIDA的显卡是不能使用CUDA的!!!!!!!!!
如果显卡不是N卡的话,就不能使用GPU加速的!!!!!
但亲测之后就算没有下载CUDA,只要pytorch包下载在spyder里,是能使用CPU来加速的,进行一些简单的学习是没有问题的。

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下载CUDA前,查看自己电脑能安装CUDA的最高版本,打开NVIDA控制面板
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)

Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
可以看到我的CUDA能安装11.1版本的(这不代表你的电脑就安装这个版本,而是最高能接受这个版本!)
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然后我们进入CUDA工具包安装官网
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
可以看到有很多版本,但这个时候可以看一下pytorch官网
https://pytorch.org/get-started/locally/
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
这里最高CUDA选择10.2,但由于本人的电脑就是装不了10.2,所以选择了10.1 updata2Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
点进去是这个样子的
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
然后右下角下载好后开始安装,遇到下图这个注意勾选。
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
安装过程如果出错的大概率是你的电脑没有 Visual Studio,如果真出错了可以下个VS2019试一试,我就是出错在这。
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安装完成后测试是否安装完成,打开CMD输入

nvcc -V

安装完成的话就会出现下图
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
可能会遇到nvcc不识别,我们就去找nvcc这个文件(如图所示路径)Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
找到之后把这个路径添加到环境变量
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
添加之后,再次进入cmd,输入nvcc -V测试安装情况—————————————————————————————
到此CUDA安装完成
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第三步
Pytorch安装
打开cmd,输入下面两行代码(使用清华源加速)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

先不要关闭cmd,然后进入pytorch官网
https://pytorch.org/get-started/locally/
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
熟悉的界面,因为我安装的CUDA是10.1,所以CUDA选择了10.1。
注意这段代码
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
必须去掉-c pyorch
所以我们在刚才的cmd中输入

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

然后稍等一会,cmd就会开始安装了,安装过程中碰到Y/N就选Y就行了,因为我已经安装过了,所以cmd里就是这样的
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
等下载完成之后,打开cmd,输入

ipython

然后再如下图输入

import torch
torch.cuda.is_available()

Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
如果输出了一个True,则pytorch安装完成了。
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第四步
环境配置与测试
打开Anaconda Navigator
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
在两个环境中找一找有没有pytorch一类的包
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
没有的话只能重新下一次pytorch了
有的话打开spyder,可以在工具选项设置为简体中文
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
然后输入代码测试

import torch
print('Torch Version:',torch.__version__)
print('CUDA GPU check:',torch.cuda.is_available())

Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
正常输出的话,那么pytorch就装好了—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
如果是要用pycharm来运行呢,则新建一个项目,选择现有解释器
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
然后在添加解释器,在conda环境下如图
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)

Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)
然后创建就好了,创建完成以后,创建一个.py文件,输入代码

import torch
print('Torch Version:',torch.__version__)
print('CUDA GPU check:',torch.cuda.is_available())

运行如下,则配置完成了
Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置(GPU)


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