学习笔记——从零开始安装pytorch,并在pycharm中使用

1.Anaconda安装

参考博主这篇文章

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51130521/article/details/119414480 

2,启动Anaconda Prompt 创建虚拟“房间”

在这里插入图片描述

通过conda创建一个名为:pytorch的虚拟“房间”,可以方便未来对不同版本的PyTorch进行管理,具体方法如下:

创建房间

conda create -n pytorch python=3.6

 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  查看创建的“房间”

conda info --envs

3.安装PyTorch

激活pytorch房间

conda activate pytorch

在这里插入图片描述

当前面从(base)变为(pytorch)时表示此时已经切换到pytorch房间,随后正式进入安装pytorch环节。

通过pytorch官网,点击Get Started

在这里插入图片描述

随后根据自己计算机环境选择相应的Pytorch版本。

在这里插入图片描述

其中CUDA时表示当你的计算机有GPU时,随后将下图的代码粘贴进Anaconda Prompt。 

在这里插入图片描述

如图所示:

在这里插入图片描述 回车安装所需要的第三方包,其中pytorch 1.6.0、torchvision 0.7.0等由于缺乏镜像资源,因此需要我们手动下载。后面会具体详述

在这里插入图片描述

这里需要注意的是一定要在(pytorch)这个虚拟房间下,运行安装。
其他无法获得镜像安装的可以参照上述离线方法安装。 

4 安装PyCharm

参考博主这篇文章https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51130521/article/details/119951176

5在pycharm中添加pytorch房间的解释器。

 在这里插入图片描述

点击设置,在python解释器中,点击Add
在这里插入图片描述

选择Conda Environment,选择已经存在的环境。并选择pytorch房间的pytorch.exe解释器。
在这里插入图片描述

完成后,点击OK即可。随后返回主界面,但是需要等一到两分钟,用于初始化 

验证一下

import torch
import numpy as np
arr=np.ones((3,3))
print("arr的数据类型为:"+str(arr.dtype))
t=torch.tensor(arr)
print(t)

在这里插入图片描述

 

从零开始搭建基于AnacondaPyCharm以及PyTorch(CPU版本)的开发环境,你需要进行以下步骤: 1. 安装Anaconda: 首先,从Anaconda官网下载适合你操作系统的Anaconda安装包。根据你使用的系统(Windows、macOS、Linux)选择相应的安装程序。下载完成后,运行安装程序按照指示完成安装。在安装过程中,请确保Anaconda被添加到系统的PATH环境变量中,这样你就可以在命令行中直接使用conda命令。 2. 创建一个新的虚拟环境: 打开Anaconda命令提示符或者终端,然后使用conda创建一个新的虚拟环境。例如,如果你想创建一个名为“pytorch-env”的环境,安装Python 3.8版本,你可以使用以下命令: ``` conda create -n pytorch-env python=3.8 ``` 创建完成后,激活这个虚拟环境: ``` conda activate pytorch-env ``` 3. 安装PyTorch(CPU版本): 在激活的虚拟环境中,你可以使用conda或者pip命令来安装PyTorch的CPU版本。推荐使用conda命令,因为它会处理依赖问题,你可以直接使用下面的命令来安装: ``` conda install pytorch cpuonly -c pytorch ``` 这将安装PyTorch及其CPU版本的依赖。 4. 安装PyCharm: 从PyCharm官网下载适合你操作系统的PyCharm社区版或专业版安装包,按照提示完成安装。社区版是免费的,而专业版需要购买许可证。 5. 配置PyCharm使用Anaconda虚拟环境: 打开PyCharm,创建一个新项目,在项目创建过程中选择解释器。在解释器配置窗口中,点击齿轮图标选择“Add”,然后选择“Conda Environment”。PyCharm会自动检测已安装的conda环境,选择之前创建的“pytorch-env”环境作为项目解释器。 完成以上步骤后,你就建立了一个配置了Anaconda虚拟环境和PyTorch(CPU)的PyCharm开发环境,可以开始你的机器学习或深度学习项目了。
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