pytorch深度学习环境搭建

pytorch深度学习环境搭建

一.版本要对应
1.安装Anaconda 下载地址：https://www.anaconda.com/download/ 默认安装C盘，D盘也可以，安装过程中注意勾选自动添加环境变量（Add Anaconda to my PATH environment variable 那一步）
验证：在命令行输入conda --version 显示conda版本 即为安装成功
自动添加的环境变量：C:ProgramDataAnaconda3
C:ProgramDataAnaconda3Librarymingw-w64bin
C:ProgramDataAnaconda3Libraryusrbin
C:ProgramDataAnaconda3Librarybin
C:ProgramDataAnaconda3scripts

2.更改conda源 在cmd终端输入下列命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

pip
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.创建pytorch虚拟环境 cmd终端输入：conda create -n pytorch python=3.8 进入虚拟环境，可在cmd终端输入：activate pytorch
4.下载pytorch 以及对应版本的torchvision pytorch和torchvision版本对应 并且跟环境的python版本要对应（torch1.8对应torchvision0.9）
下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch/ 完成后，cmd中开启对应虚拟环境：activate pytorch ，cd到torch的文件夹 输入 pip install +文件名字 安装
或者：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
或者：conda install pytorch==1.8.0 torchvision=0.9.0 torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

二.加速工具安装（先安装VS，或者安装vs插件)
1.安装CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.0-download-archive
cmd中输入 nvidia-cmi可查看nvidia驱动版本，这个版本需要高于目标CUDA需要的版本CUDA11.0 >=451.22
CUDA地址：
安装过程中能勾的都勾上 默认安装C盘
验证：cmd中输入 nvcc-V 如果跳出cuda版本号 即为安装成功
2.安装cuDNN
需要下载对应cuda版本的cudnn
下载地址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive （登陆下载）
下载完成后，解压 把里面的三个文件夹里面的文件 放到 对应CUDA安装目录相应的文件夹即可
（1）cudabin文件夹下的cudnn64_7.dll复制到CUDA安装目录NVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1bin文件夹中
（2）cudainclude文件夹下的cudnn.h复制到CUDA安装目录NVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1include文件夹中
（3）cudalibx64文件夹下的cudnn.lib复制到CUDA安装目录NVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1libx64文件夹中

conda install pytorch1.7.0 torchvision0.8.0 cuda110 -c pytorch
pip install torch=1.8.0 torchvision=0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.douban.com/simple
conda install pytorch1.8.0 torchvision0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.2 -c pytorch -c conda-forge

清华园镜像：-i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/