PyTorch环境搭建及踩过的坑

本文详细介绍了在Windows环境下安装PyTorch及其依赖的步骤,包括解决安装速度慢的问题,以及如何在虚拟环境中正确配置并使用Jupyter Notebook。提供了具体的命令和解决常见错误的方法。

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以下过程仅限windows


1、安装

总体上的PyTorch安装我是参考的这篇博客:https://www.cnblogs.com/zhouzhiyao/p/11784055.html

【踩坑一】官网上没有和我的cuda匹配的版本。
网上搜了一下也没有解决这个问题,索性就用10.2吧,以后搞清楚了在这里把坑补上。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

【踩坑二】pytorch慢到无法安装
这里我参考了 https://blog.youkuaiyun.com/xo3ylAF9kGs/article/details/104104041/
注意点1:这几个镜像源的地址,贴一下:

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

注意点2:

已经都安装好镜像源,但是为什么安装还是龟速? 原因是 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 命令中,最后是-c pytorch,所以默认还是从conda源下载,新安装的清华等源没有用上。

正确命令:conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1,也就是去掉-c pytorch

并且在安装时,也能看到使用了清华源。并且安装速度直线提升,顺利done

注意点3:
如果像下图这样安不上,那就多重复执行几次命令。
在这里插入图片描述
注意点4:
还是装不上怎么办?
咱们一共是装pytorch,torchvision,cudatoolkit三个模块。往往是pytorch太大,下载失败而装不上,其他两个很小,很轻松能装上。
这时候需要根据报错信息上的url找到对应的pytorch网址和版本,用迅雷下载下来保存到目录 C:\Users\用户名 中:
在这里插入图片描述
然后进行本地安装,命令如下:

conda install --use-local pytorch-1.6.0-py3.6_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2

最后再在线安装剩下两个模块即可:

conda install torchvision cudatoolkit=10.2

2、虚拟环境里怎么用jupyter notebook?

好,终于安装成功了。但我把PyTorch安在了虚拟环境里了啊,没法用外面的jupyter notebook了,咋办?
网上提供的方法还是挺多的,我主要参考了这几篇文章:
https://www.pianshen.com/article/3741314372/
https://www.cnblogs.com/yzl0/p/11490752.html
https://www.icode9.com/content-3-71611.html

经过我的多次对比,有管用的方法也有不管用的方法,下面总结了一个最简单、最适合我的方法:

在你的虚拟环境里(注意,都是在虚拟环境里操作)输入两条命令:

conda install ipykernel

python -m ipykernel install --name pytorchEnv

那个 pytorchEnv 是此虚拟环境显示在Jyputer中的名称,可自定义

即可。
然后打开jupyter notebook,右上角创建或者进入后切换内核都是可以的。
在这里插入图片描述

【删除内核】比如那个test虚拟环境我不想要了,删掉了,但是jupyternotebook里还显示test这个内核(其实已经不管用了),如何从其列表中删除掉呢?
打开一个命令行窗口,输入

jupyter kernelspec remove test

即可删除。
在这里插入图片描述

现在可以查看一下内核

jupyter kernelspec list
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