萌新深度学习与Pytorch入门记录:Win10下环境安装

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了萌新深度学习与Pytorch入门记录:Win10下环境安装相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  深度学习从入门到入土,安装软件及配置环境踩了不少坑,过程中参考了多处博主给的解决方法,遂整合一下自己的采坑记录。

  (若遇到不一样的错误,请参考其他博主答案解决)

  笔者电脑系统为win10系统,在此环境下安装

  1.     Pycharm 5.0.3
  2.     Anaconda  3
  3.     Python 3.6.9
  4.     cuda 10.1
  5.     Pytorch 1.3.1

  1.安装Pycharm 5.0.3,顺带下载地址:

PyCharm5.0(32/64)位下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1eTYTyTG 密码:h4ge

此处安装一步到位,直接参考下载包安装步骤。

2.安装Anaconda  3

官方下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

技术图片

   选择合适自己的版本,此处笔者选择64位的Python3.7,安装步骤下一步到底。

  然后添加环境变量:

              D:Anaconda

    D:AnacondaScripts

    D:AnacondaLibraryin

  【采坑一】由于此前安装的软件过多,导致添加环境变量的时候出现提示【此环境变量太大,此对话框允许将值设置为最长2047字符】。

                                                          技术图片

    【解决方法】

    在环境变量 中添加Path扩展Path项,新建【Path_Extend】(名字任取),然后在原Path中添加【%Path_Extend%】,

  之后需要添加到Path中的环境变量,添加到【Path_Extend】中即可。

3.安装python 3.6

  由于当时参考的博客的博主贴出后续遇到小问题而回退,python3.6,笔者也按步骤更换为python 3.6版本

    在【开始】打开

技术图片

然后输入:conda install python=3.6,自动回退到python3.6版本

   4.安装cuda,先更新显卡驱动然后在显卡驱动空着面板系统信息处查看支持的cuda版本

      技术图片

    下载好安装包后,下一步到底,等待安装完成

然后添加环境cuda变量

在系统【Path】中添加cuda安装目录下的bin文件

       【C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2in】

打开CMD

       输入:nvcc -V

       若能查看到Cuda版本号,说明cuda及环境变量配置成功。

【采坑二】若同时安装多个版本的cuda,可把需要用到的cuda对应的版本环境变量放在Path前面

(笔者以前安装了cuda9.0,此时安装了cuda10.1,把cuda 10.1的环境变量添加到前面后,在cmd输入nvcc -V,此时cuda版本显示为10.1)

技术图片

5.安装【Pytorch】

  搜索【Pytorch官网 https://pytorch.org/】然后选择相应的版本 复制命令

    技术图片

  conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

【管理员身份】打开CMD 然后 粘贴 安装 Pytorch的命令等待安装

然后 y 等待下载安装

   技术图片

      如果没有 管理员身份运行 将会提示:Missing write permissions in:

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    打开pycharm检查pytorch安装是否成功,新建py工程,输入代码

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打印出版本号:

 技术图片

      到此所需要的环境及配置安装完毕

  【备注:安装 Pytorch 和 CUDA 遇到的错误很多,主要是版本号没对上,此处只记录最终可用的版本

  (信心满满开始学习,差点死在环境配置上,记花了两天时间安装软件及环境的路程)】

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

    

以上是关于萌新深度学习与Pytorch入门记录:Win10下环境安装的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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