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使用Anaconda安装PyTorch配置PyCharm环境

4小时前浏览35
在某数据分析竞赛上看到有参赛团队使用torch处理数据,说法很多,机器学习、深度学习、人工智能……

于是,利用十一小长假足不出沪干点事,玩了一把PyBoard,用Python给STM32F407单片机编程,控制硬件工作;又搞了一把PyTorch,在CSDN上找了几篇避坑大作,仍然掉坑三日,主要的细节描述不细,注意项提醒不到位。

先参考CSDN上几篇靠谱的文章:
1--《手把手教你使用Anaconda安装pytorch环境(适合新手)》
2--《CUDA&Pytorch安装使用(保姆级避坑指南)》
3--《Anaconda创建Pytorch虚拟环境(排坑详细)》
以上三篇排了很多坑,但不全,基本操作流程大致相同,细节略有差异。下面是具体步骤及注意事项(针对英伟达显卡)。

Step-1 检查显卡驱动
具体详见《手把手教你使用Anaconda安装pytorch环境(适合新手)》。一般情况显卡驱动都安装的好好的。

Step-2 查看CUDA版本
使用Win+R键打开运行对话框,输入cmd,在cmd.exe窗口输入:nvidia-smi。截图或记下Driver Version、CUDA Version,以备后用。

Step-3 安装Anaconda
这一步可以提前做,如果已安装Anaconda,可以跳过。
安装过程中,提示为哪些用户安装,如下图,可以选Just Me,也可以选All Users。

安装过程中勾选添加到PATH环境变量。

Step-4 安装CUDA
到英伟达官网下载CUDA Toolkit。

注意下载版本,根据下图各项选择。

安装过程中,注意,只选CUDA一项,并取消勾选与Visual Studio集成,见下图。详见《CUDA&Pytorch安装使用(保姆级避坑指南)》。

Step-5 下载cuDNN
到英伟达官网下载cuDNN库,要填一堆信息才允许下载。

解压cuDNN库压缩包,将其bin、include、lib\x64文件夹下的文件分别复 制到CUDA安装路径下bin、include、lib\x64文件夹下。
cuDNN压缩包内容如下图所示。

CUDA安装路径下的文件夹如下图所示。

Step-6 为CUDA添加系统环境变量
系统属性>高级>环境变量>系统变量,找到Path>编辑,在编辑环境变量对话框中,添加CUDA\include、CUDA\lib完整路径。
注意:上图中pytorch的路径先不添加。如果Step-3中安装Anaconda时选All Users,则安装完PyTorch后需要手动添加其路径到系统环境变量。

Step-7 运行检测工具
在CUDA安装路径下.\CUDA\extras\demo_suite,有bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe两个,在cmd窗口运行这两个exe。

Win+R,打开运行对话框,输入cmd,路径设置到.\CUDA\extras\demo_suite。 

输入bandwidthTest.exe,回车。

输入deviceQuery.exe,回车。

Step-8 为PyTorch创建环境
以管理员身份运行Anaconda Prompt,后面操作均以管理员身份运行Anaconda Prompt。 

输入conda env list,查看环境列表,如下图所示,仅有base环境。

创建PyTorch环境,注意Anaconda安装的Python版本号,本人是Python 3.12。
在Anaconda Prompt输入:conda create -n pytorch python=3.12
配置环境包时,如下图所示,输入y,回车。

再次查看环境列表,输入conda env list,如下图所示,有base、pytorch两个环境。
注意,以上操作是在(base)环境下运行的。

Step-9 安装PyTorch
进入上一步创建的pytorch环境。
如果上面Anaconda Prompt窗口已关闭,则重新已管理员身份运行打开Anaconda Prompt窗口。
输入conda activate pytorch,进入pytorch环境(至关重要!!)。如下图所示,Anaconda Prompt下的运行环境由(base)切换为(pytorch)。

登录PyTorch官网。

根据Step-2查看的CUDA版本号,获取PyTorch对应的安装命令,见下图红色选项设置,红色下划线处为安装PyTorch的命令。

将上图中红线处命令复 制到Anaconda Prompt窗口运行,执行安装PyTorch。

参考文章中建议不要复 制-c pytorch -c nvidia,更有建议使用清华镜像,也有说使用清华镜像要注意。但是,这里还是完整复 制PyTorch的安装命令,完成安装,也挺靠谱的。

Step-10 检查PyTorch安装情况
在Anaconda安装路径下.\Anaconda3\envs\pytorch中可以看到有一堆文件夹和文件,以及python.exe。此处的python.exe大有用处,后面配置PyCharm的Python解释器环境会用到。

回到Anaconda Prompt,不必以系统管理员运行。
输入activate pytorch,进入PyTorch环境;
输入Python,进入Python环境(pytorch环境下的Python)。 

安装参考文章里的方法验证一下torch,如下图所示。
注意:Anaconda安装路径下的python.exe是(base)环境下的Python,pytorch路径下的python.exe是(pytorch)环境下的Python。

Step-11 为pytorch添加系统环境路径
详见Step-6,即下图中最后一行。

Step-12 在PyCharm中添加Python解释器
在PyCharm中添加pytorch环境下的python.exe。

在PyCharm中切换Python解释器,下图中Python3.12为pytorch环境下的Python。 

在PyCharm的控制台中,可以看到python.exe的路径为envs\pytorch。

在Python控制台中运行文件torch_1.py。

运行结果如下。

至此,PyTorch安装完成,且完成PyCharm设置。

以上多次出现PyTorch、pytorch,这里做个说明,PyTorch特指深度学习的Python库;而pytorch是指Step-8中为PyTorch创建的环境,也是.\Anaconda3\envs\pytorch目录。
说明:本文部分图片取自文头三篇参考文献,在此感谢!


来源:AbaPY
ACTpython控制人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-10-08
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KongXH
博士 专注于有限元分析领域,联合创作...
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