Windows下PyTorch开发环境安装教程_服务器

Windows下PyTorch开发环境安装教程

详细介绍了Windows下PyTorch开发工具的安装实例教程，非常详细的给大家。对大家的工作或者学习培训都有一定的参考价值，有必要的盆友可以参考一下。

蟒蛇装置

Anaconda是为了方便python而创建的一个包，包含了250的几个常用工具箱，多版本的python编译器和强大的虚拟环境可视化工具，所以Anaconda以python包而闻名。Anaconda可以使自然环境的安装、 *** 作和升级变得更加容易，因此强烈建议安装和应用它。

安装过程:

官网下载安装包https://www.anaconda.com/distribution/#download-section.

*** 作安装包

选择安装路径:一般选择默认设置路径，尝试启用将Anaconda添加到系统路径环境变量，等待安装。

认证成功:键盘快捷键winR，打开cmd，输入conda，回车。如果出现各种基本信息，说明安装成功。

PyCharm安装

PyCharm是一款功能强大的PythonIDE，具有调整、英语语法高亮、项目管理方法、自动代码跳转、智能提醒、版本 *** 控等功能。

安装过程:

官网下载安装包https://www.jetbrains.com/pycharm/,分为标准版(收费标准)和社区版(完全免费)。

运行安装包。

选择路径，启用将启动器目录添加到路径，启用。py，然后等待安装。

CUDA和CuDNN安装(不需要)

检查是否有合适的GPU，如果有，安装CUDA和CuDNN。只有n卡适用于cuda。以下实际 *** 作可以查询适用的cuda版本:

NVIDIA *** 作面板→系统信息→零件→3D设置/NVCUDA。动态链接库

去https://PyTorch.org/,pytorch官网，点击GetStarted，了解一下适用的CUDA版本多少钱。

去https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,CUDA官网，选择CUDA相对版本，相对电脑 *** 作系统，安装程序类型选择本地。立即下载第一个文档。运行安装包，在不创建快捷图标的情况下安装。

验证CUDA是否安装成功:输入安装路径的bin文件夹名，复制路径，将cmd转换到此路径(如CDC:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\V10.1\bin)，然后实现nvcc-V，回车。如果出现相关的版本信息，则表明安装正确。

登陆https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,cudnn官方网站，申请注册登录，选择相关版本免费下载。为了缓解安装包的压力，把里面的三个文件夹名复制到CUDA安装路径(比如C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1)，cuDNN就安装好了。

验证cuDNN安装是否成功:将cmd转换为安装路径中的extras\demo_suite文件夹名，实现bandwidthTest.exe，回车，Result=PASS表示安装成功。执行deviceQuery.exe，回车，显示信息GPU型号规格，结果=通过，表示CUDA和cuDNN安装成功。

将pip源拆除至家用镜子

使用pip安装python工具箱时，由于默认设置源网络较慢，建议转换国内镜像。
默认设置源

https://pypi.org/

家用镜子

阿里云服务器https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/分校

豆瓣。comhttps://pypi.douban.com/simple/

Https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/清华

https://pypi.hustunique.com/华南理工大学

临时应用程序
安装指令后面跟有-iurl。比如下载pandas
pip安装pandas-Ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
永久更改
[/h/Pip.ini文件
%HOMEPATH%一般是C:\Users\xx
一般必须新建一个文件夹pip，然后新建一个文件Pip.ini，可以在文本文档中打开并写入。在pip.ini文件中键入以下几点(以豆瓣镜像为例):

[全局]
index-URL=https://pypi.douban.com/simple
[安装]
trusted-host=pypi.douban.com

PyTorch装置

1。免费下载whl文件(不需要)

去https://pytorch.org/,pytorch官网，点击GetStarted，选择相关版本，选择pip进行打包。你可以在下面看到Torch和torchvision的全新版本号。它的网址是https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,复制的网址，你可以看到每个版本的torch安装文件。按照这种方法，速度比立即执行安装指令要快。文件的命名是有规律的，比如

Cu101/torch-1.4.0-cp37-cp34m-win_amd64.whl，
Cu101/torchvision-0.5.0-cp37-cp34m-win_amd64.whl

CU之后的CuDA版本，torch之后的torch版本，torchvision之后的torchvision版本，cp之后的python版本，最后的脸就是windows64位的意思。

可以使用键盘快捷键ctrlF搜索torch和torchvision的新版本文档(比如搜索cu101/torch-1.4.0)，然后选择python版本和平台下载pytorch和torchvision的whl文件。python版本要和系统软件一致，可以在cmd中键入python查询系统软件中python的版本。

2。用PyCharm创建一个新项目

创建项目→PurePython→名称→创建
创建新脚本:文件→新建→Python文件→名称→输入
在脚本中键入以下代码→鼠标右键→运行'新项目名称'→错误找不到torch，因为在当今的自然环境下，
importtorch print("hellopytorch{}".format(torch.__version__)) print(torch.cuda.is_available())

3。建立python虚拟环境

点击终端→正下方→输入condacreate-n虚拟环境名称python=版本号(如condacreate-npytorch_GPUpython=3.7)→回车→等待

进入虚拟环境:键入condaactivatevirtualenvironmentname→enter。

4。安装

转到whl文件的文件目录:键入cdwhl文件的文件目录→按enter
安装:键入pip安装torch→按tab自动完成→按enter→等待成功安装
键入pip安装torchvision→按tab自动完成→按enter→等待成功安装。

注意:如果第一步没有免费下载whl文件，那么立即用pip或conda命令安装。PyTorch官网选择相对版本后安装命令会显示信息。

5。将今天的新项目与新创建的虚拟环境相关联，即选择python编译器

文件→设置→项目:新建项目名/项目解释器→设置按钮→添加→conda环境→现有环境→解释器，选择anaconda安装路径/envs/虚拟环境名/python.exe→确定→确定→稍等片刻复位。

6。认证

鼠标右键 *** 作，成功输出PyTorch版本。如果输出为真，则可以使用GPU。

摘要[/s2/]

至此，这篇关于Windows下PyTorch开发工具的安装示例教程已经在这里详细介绍过了。关于windowsPyTorch自然环境安装的大量信息，请搜索以前的文章或再次访问下面的相关文章。期待你以后的申请！

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