Windows基于anaconda安装pytorch


🌟Date:2024.09.03
由于要使用神经网络,因此需下载pytorch
显卡:NVDIA RTX 4060
CUDA version:12.2
anaconda虚拟环境:pyhton3.11.9

一、基于anaconda创建虚拟环境

(1)管理员身份运行 anaconda prompt
(2)输入以下命令:
#创建虚拟环境名
conda create -n RL_env python=3.11.9
#查看已创建环境
conda info --envs
#切换到创建的环境中(很重要)
conda activate RL_env

#安装一些常用的库
conda install numpy
conda install matplotlib

#安装可视化编程插件spyder
#切换国内清华大学的库源安装,速度会很快
pip install spyder -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#安装完后直接输入,启动spyder
Spyder

(3)设置python编译器,为虚拟环境安装的python.exe
在这里插入图片描述

二、安装CUDA toolkit

(1)打开cmd(管理员身份运行),检查可安装cuda toolkit的最高版本
在这里插入图片描述
(2)打开nvidia CUDA官网下载对应版本CUDA toolkit
在这里插入图片描述
(3)下载完后开始“傻瓜式”安装
在这里插入图片描述

三、检验CUDA是否正确安装

(1)环境变量检查
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(2)Cmd下进入安装目录路径
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite
分别运行两个检测程序deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(3)最后查看cuda toolkit安装版本

在这里插入图片描述

(版本安装错误参考下面的步骤)
⚠️ps:CUDA版本是向下兼容的,按道理越高版本越好
CUDA删除
直接进入“添加或删除程序”
搜索“CUDA”将安装的4项移除
删除后最好重启再安装新的CUDA版本
在这里插入图片描述

删除完后,记得将“C:\Program Files\Nvidia GPU Computing Toolkit”也删除,并检查环境变量是否已经删除

四、安装pytorch

(1)打开anaconda prompt,并进入虚拟环境,检查对应python版本

在这里插入图片描述

(2)进入pytorch官网,选择系统、编程语言、cuda版本等,准备下载
在这里插入图片描述

接着用对应命令行进行pip下载和安装
⚠️发现下载速度很慢,于是采用手动下载的方式
(3)手动下载所需包
在这里插入图片描述
https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu121/?mirror_intel_list
由于torch本体太大,官网下载速度很慢,因此找了上海交大的镜像源进行下载,同样是要对应anaconda的虚拟环境的python版本(这里是python3.11)
其中cu121代表cuda12.1版本,cp311代表python3.11版本

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

https://download.pytorch.org/whl/在网站的子目录(torchvision和torchaudio下)找到cuda对应版本的下载(由于torch没有cuda12.2的版本,因此直接下载对应前序的版本12.1)

下载完后
Ps:三个版本是对应的
在这里插入图片描述
(4)pip离线安装torch包
通过pip离线安装方式在虚拟环境(RL_env)中安装

pip3 install D:\1res_env\pytorch_pip_setup\torch-2.3.0+cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl

在这里插入图片描述

pip3 install D:\1res_env\pytorch_pip_setup\torchvision-0.18.0+cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl

在这里插入图片描述

pip3 install D:\1res_env\pytorch_pip_setup\torchaudio-2.3.0+cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl

在这里插入图片描述

五、检验pytorch是否安装成功

Python环境下用以下语句检验,
在这里插入图片描述
torch.cuda.is_available()指令检测GPU加速是否启用

### 回答1: 安装PyTorch的最佳方式是使用Anaconda虚拟环境。以下是安装步骤: 1. 首先,下载并安装Anaconda。可以从Anaconda官网下载适合自己操作系统的版本。 2. 打开Anaconda Navigator,点击“Environments”选项卡,然后点击“Create”按钮创建一个新的虚拟环境。 3. 在创建虚拟环境时,可以选择Python版本和包含的库。建议选择Python 3.x版本,并在“Search Packages”中搜索“pytorch”并选择需要的版本。 4. 点击“Create”按钮创建虚拟环境。创建完成后,可以在“Environments”选项卡中看到新创建的虚拟环境。 5. 点击新创建的虚拟环境,然后点击“Open Terminal”按钮打开终端。 6. 在终端中输入以下命令安装PyTorchconda install pytorch torchvision -c pytorch 7. 安装完成后,可以在Python中导入PyTorch并开始使用。 希望这些步骤对您有所帮助! ### 回答2: anaconda是一款非常实用的虚拟环境管理工具,而pytorch则是近年来备受热捧的深度学习框架。安装pytorchanaconda虚拟环境中可以提高开发效率,同时也能更好地管理不同项目所需的不同python版本和依赖库。 以下是anaconda虚拟环境安装pytorch的具体步骤: 1. 安装anaconda:首先需要下载anaconda安装,可在官网上下载合适的版本。 2. 创建虚拟环境:在terminal或者anaconda prompt中输入下列代码创建一个虚拟环境。 conda create -n pytorch-env python=3.8` 3. 激活虚拟环境:创建完虚拟环境后,在terminal或者anaconda prompt中输入如下命令,激活虚拟环境。 conda activate pytorch-env 4. 安装pytorch:在激活的虚拟环境中,使用conda或者pip工具安装pytorch。在anaconda prompt中输入以下命令即可安装CPU版本的pytorchconda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 5. 对于GPU版本的pytorch安装,首先需要进行CUDA相关的安装步骤。可以在官网上获取相关的指引,并在安装完成后指定安装版本。在anaconda prompt中输入以下命令即可安装GPU版本的pytorchconda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch 6. 检查是否安装成功:在激活虚拟环境的情况下,在terminal或者anaconda prompt中输入python命令打开python shell,然后输入import torch命令。若能顺利导入,则说明安装成功。 综上所述,使用anaconda虚拟环境安装pytorch可以提高开发效率和方便管理,并且在安装时也需要注意一些细节和版本相关的问题。 ### 回答3: 在进行 PyTorch安装之前,我们需要先安装 Anaconda3,因为 Anaconda 将会提供我们创建虚拟环境的能力。我们可以从官网下载 Anaconda3 的安装程序,并进行安装。 然后,我们需要在命令行窗口中输入以下命令来创建一个名为“pytorch-env”的 PyTorch 虚拟环境: conda create -n pytorch-env python=3.7 这将会创建一个虚拟环境,并在其中安装 Python 3.7。我们可以使用以下命令来激活这个虚拟环境: conda activate pytorch-env 现在,我们可以尝试在虚拟环境中安装 PyTorch。我们可以从官网上找到安装 PyTorch 的命令。例如,我们可以使用以下命令安装 CPU 版本的 PyTorchconda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 如果需要安装 GPU 版本的 PyTorch,则需要使用以下命令: conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 这将会安装 PyTorch 和 torchvision,并且需要根据具体的硬件环境来选择是否安装 CPU 版本或者 GPU 版本。安装完成后,我们可以在 Python 的交互式环境中尝试导入 PyTorch: import torch 如果没有出现错误信息,则说明 PyTorch 已经成功安装。我们可以开始使用 PyTorch 进行深度学习的开发工作。 总结一下,安装 PyTorch 的步骤包括以下几个方面:首先安装 Anaconda3,然后使用 conda 命令创建一个 PyTorch 虚拟环境,最后在虚拟环境中使用 conda 命令安装 PyTorch。这些步骤可以帮助我们快速、方便地安装 PyTorch,并且可以确保在不同的项目中使用不同版本的 PyTorch,避免了不同项目间版本冲突的问题。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值