windows安装anaconda、cuda、cudnn、pytorch全流程

安装anaconda、cuda、cudnn、pytorch

Pycharm配置本地conda虚拟环境

1. 安装anaconda，配置环境变量，修改环境和包安装位置，配置国内下载源地址channels

   win安装anaconda：官网下载安装包一路默认

   配置环境变量：此电脑右键属性>关于>高级系统设置>系统变量》Path》编辑》新建》输入anaconda路径

   修改安装位置：

    显示当前环境
    conda info --envs
    ​
    查看conda配置
    conda config --show
    ​
    增加环境路径
    conda config --add envs_dirs local_paths
    ​
    显示配置信息
    conda config --show
    ​
    删除环境路径
    conda config --remove envs_dirs local_paths

   换源修改channels：http://t.csdnimg.cn/y2R8D

   或者记事本打开：C:\Users\用户名\.condarc文件，替换为一下内容

    // 换源+改储存位置
    channels:
      - 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/free/
      - defaults
    show_channel_urls: true
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
    pkgs_dirs:
      - F:\anaconda\pkgs
    envs_dirs:
      - F:\anaconda\envs
    ​
    ​

2. 打开anaconda prompt，安装环境

 // 创建新环境d2l，并安装python3.10
 conda create --name d2l python=3.10
 // 激活新环境
 conda activate d2l

1. 检查显卡型号和支持cuda版本

    nvidia-smi
    高版本向下兼容，支持高版本就能跑低版本

   详见附录3 显卡驱动与cuda版本对应关系

   下载好cudatoolkit版本，直接conda install cudnn可以自动匹配cudnn版本

2. 安装cuda/cudnn/pytorch

   附录2 cuda版本与pytorch版本对应关系

 conda install cudatoolkit=11.3.1
 ​
 conda install cudnn=8.2.1
 ​
 conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

 // 验证
 python
     import torch
     torch.cuda.is_available()
     // 返回ture
     exit()

// 或者 conda list|findstr torch // 返回torch版本

1. pycharm运行环境改为conda的虚拟环境

右上角设置>项目名称《...》>Python解释器

右侧蓝色添加解释器>添加本地解释器

1. 其他包，如opencv可以直接在pycharm中下载

2. 

附录1 anaconda基本命令

 http://t.csdnimg.cn/Y2CMD

附录2 cuda版本与pytorch版本对应关系

pytorch官网查看

 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

附录3 显卡驱动与cuda版本对应关系

 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

附录4 cuda与cudnn版本对应关系

 官网：
 https://developer.nvidia.cn/cudnn