Win10下,pyTorch深度学习环境搭建心得

Win10下,pyTorch深度学习环境搭建心得

搭建windows下python深度学习基础环境

目前共需要三个基础的需要安装的工具

1.Anaconda 2.pyTorch 3.Cuda+Cudnn

接下来介绍从零开始配置环境

1. Anaconda的安装

​ 我的电脑上已经先安装过了python3.7,一开始我并不想安装anaconda,本意尽量从简,但是pip并没有想象中好用,并不能快速安装我需要的包,所以选择使用conda。对于conda,有两个选择,一个是Anaconda,一个是Miniconda。后者是前者的精简版,只有conda的包管理功能,没有主界面等,简单说就是让你可以在命令行用conda的指令,对我来说足够了,所以我选择安装miniconda。

下载地址

官方网站:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/


​ 下载好之后进行安装,可以一路默认直到Advanced Options,这里建议不要勾选Add Anaconda to my PATH environment variable,勾选Register Anaconda as my default Python,因为Anaconda的python是在虚拟环境中使用的,如果勾选第一项会导致你在cmd中输入python会有警告,然后继续安装即可

安装好后在环境变量中添加三个路径,已经有的话就不用了

C:\Users\Administrator\Miniconda3; 
C:\Users\Administrator\Miniconda3\Scripts; 
C:\Users\Administrator\Miniconda3\Library\bin 

至此,conda算是安装好了,接下来就可以利用conda来安装其他你需要的包了

2. pyTorch的安装

​ 首先到官方网站https://pytorch.org/,得到关于你的配置下的pyTorch安装指令,比如我的是windows10+conda+python+Cuda10.1,就得到了这样的指令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch,注意讲后面的-c python去掉(我也不懂,去掉就是了),接着最保险的安装方法是打开Anaconda Prompt操作台,类似于cmd(已经安装了miniconda,所以会有这个程序)

  • 对于国内用户推荐,首先给Anaconda添加清华镜像
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
  • 接下来执行之前得到的指令来安装pyTorch即可

​ 安装完成后可以关闭,打开cmd,创建一个带有pytorch包的虚拟环境,指令如下conda create -n your_envname python=3.7 pytorch,创建完成后,使用conda activate your_envname来打开该虚拟环境,然后输入python,打开python,接着输入import torch来查看pyTorch是否安装成功并可以使用,至此,pytorch的安装告一段落。其他包的安装可以借鉴此过程

  • 其实也可以先创建环境,再在该环境下安装pyTorch包,效果是一样的

Cuda+Cudnn的安装

​ 先下载Cuda,到官网下载https://developer.nvidia.com/,根据配置选择相应版本下载。安装直接一路默认即可


​ 再下载Cudnn,https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,需要注册一个Nivida账号,选择相应版本下载

  1. 下载完成后得到一个压缩包,将其解压,找到文件夹’cuda’打开,你会发现三个文件夹’bin’、‘include’、‘lib’

  2. 打开CUDA安装路径

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

    发现有同名的三个文件夹’bin’、‘include’、‘lib’

  3. 将第一步中’bin’中的文件复制到第二步中’bin’文件夹下

    将第一步中’include’中的文件复制到第二步中’include’文件夹下

    将第一步中’lib’文件夹下’x64’文件夹中的文件复制到第二步中’lib’文件夹下’x64’文件夹中

  4. 接着添加path环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64

至此,安装完成,在cmd中输入nvcc -V查看是否安装完成

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