深度学习-Pytorch环境搭建（Windows）

Posted 2023-01-12 吾仄lo咚锵

文章目录

• 版本选择
• Python安装
• Anaconda安装
• PyTorch安装
• PyCham测试

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

本文主要参考PyTorch文档

版本选择

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不同操作系统，不同语言，不同包管理器安装PyTorch方法不一样。Anaconda是官网推荐的和主流的包管理器，若支持CUDA则能更好的用GPU进行加速，不过不是必选项。

首先查看是否支持GPU加速，即NVDIA显卡支持，这是硬件决定的，没有的憨憨不必去下NVDIA驱动软件了。
最直观的方法可以右键桌面，查看是否有NVDIA管理器，或者在cmd中输入nvidia-smi查看NVDIA版本，很遗憾我的没有。

不死心的我右键此电脑->管理->设备管理器->显示适配器，实锤不是NVDIA，是AMD的。

如果有NAVID，进入NAVID控制面板就可以查看对应的CUDA版本；如果像我一样没有NAVID则不能使用CUDA和GPU加速，选择CPU，如下图。

即本文主要介绍基于Windows+Python+Anaconda的Pytorch环境搭建。无缘CUDA

不过可以使用Colab，可参考我这篇博客：Colab-免费GPU算力

Python安装

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只支持3.7-3.9版本的。

Python环境搭建可以参考我这篇博客：Python环境搭建-从安装到Hello World

Anaconda安装

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可以在Anaconda官网下载对应安装包（巨慢）。

或者在清华镜像中下载。

或者我也上传到了百度网盘， 提取码: f4ri

打开cmd，输入conda --version即可查看Anaconda版本。

至此Anaconda安装成功( •̀ ω •́ )✧

（插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/

PyTorch安装

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• 配置镜像

在cmd中执行，添加清华镜像源。官网的巨慢。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
conda config --set ssl_verify false
conda config --set show_channel_urls yes

• 创建环境

创建一个虚拟环境，名称可以自定义，这里写的是myPytorch，Python版本可以在cmd中输入python --version查看，比如我的是3.9.1

conda create -n myPytorch python=3.9.1

中途有询问输入y即可

如上图即创建成功。

• 进入环境

在cmd中输入activate base，或者在菜单栏中打开Anaconda Prompt。
进入所创建的环境：conda activate myPytorch

• 安装

第一节版本选择时，官网给出了相应安装命令，这里去掉-c pytorch不从官网下载，在创建环境中执行以下命令即可：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly

有询问输入y即可。


进入python，能成功打印版本号即安装成功。

import torch 
print(torch.__version__)

PyCham测试

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在PyCham中添加创建的环境，点击File->settings->Project->Python Interpreter->Add Interpreter

import torch 
print(torch.__version__)

至此Pytorch环境搭建成功φ(゜▽゜*)♪

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