【PyTorch】深度学习PyTorch环境配置及安装【详细清晰】

文章目录

• • 概要
  • 步骤
  • • Anaconda安装
    • 管理环境
  • 安装PyTorch
  • PyTorch环境使用
  • Jupyter
  • • Jupyter简介
    • 安装Jupyter及使用
  • 我的部分版本

概要

搭建PyTorch环境用于深度学习

步骤

Anaconda安装

安装详情：https://blog.csdn.net/Q20011102/article/details/127831950

我安装的是Anaconda３，适用于python3以上

现在的深度学习都离不开显卡，像现在的一些TensorFlow、Pytorch只支持英伟达的显卡，但是显卡只起到一个加速的作用，对于学习pytorch是没有影响的。

管理环境

如何有效管理环境至关重要，例如不同的项目所用的环境有时候都可能不一样，比如这个项目用到pythorch0.4，另一个项目用到pytorch1.0，如果你卸载了0.4版本，安装了1.0版本。那么下一次，你再碰到0.4版本，就需要卸载1.0版本，重新安装0.4版本，很折腾。Anaconda集成的conda包能够创建不同的环境，相互隔离开来。你想要哪个版本，就用哪个环境。

首先使用conda指令创建一个环境，叫做pytorch

指令如下：

conda create -n pytorch python=3.10

conda 是指调用conda包，create是创建的意思，-n 后面指环境的名字（可以自己定义），python=3.10指创建python环境是3.10版本的（python可以不用这么高的版本可以自己设置3.6或3.7版本的话就行，我这边设置3.10版本是因为后面安装pytorch的版本高了所以就必须安装python版本高一点的）

安装成功，可以看到使用的指令激活，并看到左边括号切换环境后的名字

conda activate pytorch

可以使用pip list来看这个pytorch用到了哪些工具包

但是从上面可以看到没有我们想要的pytorch，现在就需要开始安装PyTorch

安装PyTorch

官网下载：https://pytorch.org/

往下拉，可以看到：

判断自己电脑有没有英伟达显卡，有则选择CUDA版本，没有则选择CUDA为CPU Only的版本

确定自己有没有英伟达显卡 ：打开任务管理器->选择性能->点击GPU可以看到有NVIDIA则有英伟达显卡(有些人只有一个GPU没有GPU0和GPU1，反正都点一下看一下哈)

确定显卡支持的CUDA版本 ：可以打开终端Windows+R 输入nvidia-smi就可以看到

我这里是有英伟达显卡 的，所以我选择有CUDA的，不选择CPU Only的版本

安装完成之后可以使用pip list去看torch版本

还可以检查是否安装成功，按如下图进行输入指令，生成True表示pytorch安装成功

PyTorch环境使用

pycharm官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows

可以看下别人的安装教程：https://blog.csdn.net/2302_79334848/article/details/132128699

安装好之后，可以先装一个中文插件然后重启，双击打开pycharm，新建工程

继续输入指令，返回True表明已经搭建好了

Jupyter

Jupyter简介

官网：https://jupyter.org/

Jupyter是一个可以交互的python工具，因为可以随时进行更改某一段的代码，然后某一部分进行运行

安装Jupyter及使用

安装可以采用Anaconda安装，打开Anaconda，进行如下图安装

点击Jupyter Notebook，自动跳到浏览器出现文件目录，jupyter默认安装在base环境中，不能使用我们刚刚安装的pytorch

所以有两种解决方式：

1.在base环境中再安装一次pytorch

2.在pytorch环境中安装jupyter
这里选择第2种方式

在base环境中，要打开jupyter需要一个package
通过Anaconda Prompt进行查询包

在pytorch中安装ipykernel包，这样就能打开jupyter了

输入指令：conda install nb_conda进行安装包（安装过程中输入y）

安装完成，输入jupyter notebook就可以自动进行跳转到浏览器

有些无法进行跳转的，可以看看我的这篇文章进行解决：https://blog.csdn.net/Q20011102/article/details/127831950

按下图点击

可以在框中输入代码

• Shift+Enter ：执行本单元代码，并跳转到下一单元
• Ctrl+Enter ：执行本单元代码，留在本单元
• a：往上创建新单元格
• b ：往下创建新单元格
  
  命令行模式下，按m可将单元格从代码切换到Markdown模式下（在Markdown中可以写一些注释）一些jupyter操作：
  

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python文件、python控制台、jupyter执行代码的顺序与优缺点：

python控制台多行书写快捷键：shift+enter

jupyter执行代码并进入下一行快捷键：shift+enter

我的部分版本

• Anaconda3
• CUDA12.5
• python3.10.14
• Pycharm2022.1.1
• torch2.1.0
• numpy1.23.5