Python环境之在Anaconda2024中安装Pytorch和torchvision和torchaudio

我安装的结果如下：

运行以下代码：

import torch
import torchvision
import sys
import torchaudio
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torchvision.__version__)
print(torchaudio.__version__)
print(sys.version) #python版本

输出结果：

11.7
8500
2.0.1+cu117
True
0.15.2+cu117
2.0.2+cu117
3.9.19 (main, May  6 2024, 20:12:36) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]

第一步 安装anaconda2024

网站：

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

点击下一步

点击我同意

点击下一步(如果你电脑有多个用户不想让其他用户使用，就勾选上面那个)

继续下一步(我不知道是不是勾选了下面的选项，我安装了好长时间…)：

简单的小翻译

下一步

安装完成

配置清华镜像源作为下载源(当然也可以换成阿里的、豆瓣的等)
点击：Anaconda Prompt

这一步非常重要！因为Anaconda的下载源默认在国外，如果不配置我们国内源的话，下载速度会慢到你怀疑人生的。而且很多时候会导致网络错误而下载失败。配置方法如下：
打开Anaconda Prompt，执行以下命令，将清华镜像配置添加到Anaconda中：
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

第二步：配置环境变量

如图：

验证是否成功：

conda --version,如出现版本号，就是成功了~

同时可以看下python的版本已经是conda带的版本了：

第三步 创建虚拟环境

打开Anaconda Prompt

输入以下命令创建虚拟环境：

conda create -n test python=3.9 # test 为虚拟环境名

切换到该环境中：

activate test

第四步 安装cuda和cudnn

cuda我安装的是11.7.0

网址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

cudnn我安装的是8.5

网址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

cuda下载

如下按照红框所选进行下载cuda10.1版本：

cudnn下载

2.1 注册cuDNN账号
2.1.1 点击下载地址进入如下界面，如果没有账号，需要注册一个账号在进行下载。

2.1.2 注册完成以后进入如下界面，选择相应的cuda版本下载cuDNN版本

3. 安装CUDA10：
找到下载好的cuda的安装包，双击打开，设置好要安装的路径，如下所示：

点击OK等待安装：

勾选自定义，点击下一步：

第一次安装记得给如下红框都勾选上

记住cuda的安装路径，点击下一步：

cuda的安装路径如下：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

点击下一步

出现如下界面，代表cuda安装完成。

检查环境是否含有环境变量，桌面上找到我的电脑，右键点击属性，如下：

点击高级系统设置，如下：

点击环境变量

找到系统变量，出现，如下环境变量：

如果没有就手动添加

CUDA_PATH

CUDA_PATH_V10_1

现在需要重启电脑，然后Win+R进入cmd界面，输入nvcc -V，出现如下界面，代码cuda已经安装成功了。

注：必须要重启电脑，否则运行nvcc -V 会找不到命令。

4. 安装cuDNN：
对下载的cuDNN压缩包解压后出现如下三个文件夹子，

然后找到cuda的安装路径，我的安装路径如下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

分别将cuDNN三个文件夹的内容分别复制到cuda对应的文件夹里面。如下所示：

为cuDNN添加环境变量：
找到环境变量-系统变量-path，分别将如下三个变量添加进去，完成安装。

5.检查cuDNN是否安装成功：

1 .首先win+R进入CMD，在命令行输入nvcc -V，如下图所示，则表示cuda已经安装成功。
2 .进入到cuda的安装路径，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite，找到如下两个.exe文件：

首先执行：deviceQuery.exe，查看是否出现如下界面：

然后执行bandwidthTest.exe，出现如下界面，则代代表cuDNN也安装成功。

或者直接python创建好虚拟环境并导入到pycharm后直接输入：(更简单，但要安装好Pytorch才可以使用）

import torch

print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

我的输出结果为：

11.7
8500

在虚拟环境中安装Pytorch和torchvision和torchaudio

torch网址：download.pytorch.org/whl/torch/

torchvision和torchaudio网址：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

我下载的是这三个：

下载完之后，进入anaconda prompt中

输入

activate test

进入到test虚拟环境中输入：

pip install E:\pytorchcuda11.7\torch-2.0.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

E:\pytorchcuda11.7\torch-2.0.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl为文件地址

剩下两个同理

在 pycharm 中使用 Anaconda 配置好的虚拟环境

“文件→设置→python解释器→添加→conda环境→现有环境→（在解释器带小三角的那一栏进行选择）→确定→确定“

 

点击确定即可

运行以下代码：

import torch
import torchvision
import sys
import torchaudio
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torchvision.__version__)
print(torchaudio.__version__)
print(sys.version) #python版本

输出结果：

11.7
8500
2.0.1+cu117
True
0.15.2+cu117
2.0.2+cu117
3.9.19 (main, May  6 2024, 20:12:36) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]