【pytorch学习笔记,利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn】

作者链接: link

一、安装pytorch环境

1.打开打开anaconda的终端后

bash 复制代码
conda env list

然后创建一个名字叫pytorch,python是3.8版本的环境

bash 复制代码
conda create -n pytorch python=3.8

再次看环境

bash 复制代码
conda env list

# conda environments:
#显示如下环境
base                  *  D:\anaconda
pytorch                  D:\anaconda\envs\pytorch

以上仅安装了python和创建了一个名叫pytorch的环境,单pytorch框架没有下载进去

然后我们执行如下命令,激活这个环境。conda activate 虚拟环境名称

bash 复制代码
conda activate pytorch

#于是显示这样
(pytorch) C:\Users\RD70>

配置pytorch框架,这里用的清华镜像源

bash 复制代码
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

然后去link下载pytorch,下载版本看自己gpu最大支持的版本,这样看,用电脑的cmd打开看

复制这里就行,不然全复制不能使用清华镜像源了。修正下:这里应该下载12.2以下的版本也就是12.1的cuda

安装cudatoolkit在conda里

然后发现我没有在conda里安装cuda,那么再安装下cuda吧,可以参考nvidia的官方指导 link

还是在这个base环境下安装

查询下conda环境下有哪些cudatoolkit

bash 复制代码
conda search cudatoolkit --info

那就用这个

复制后在任意浏览器中打开会自动下载

然后把下载完后的文件地址找到

‪C:\Users\RD70\Downloads\cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda

那么我们cd到这个地址下,安装刚刚下载好的安装文件,然后检查下是否版本对不

bash 复制代码
(base) C:\Users\RD70>cd C:\Users\RD70\Downloads\
(base) C:\Users\RD70\Downloads>conda install --use-local cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda

Downloading and Extracting Packages:

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

(base) C:\Users\RD70>conda list | findstr cudatoolkit
cudatoolkit               11.8.0               hd77b12b_0    <unknown>

之后发现清华源安装不了pytorch不清楚怎么回事,于是我们移除掉好了,用官方源安装

bash 复制代码
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

跑完了来验证一下,进入python解释器,进入torch,打印torch版本

bash 复制代码
(base) C:\Users\RD70>python
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
>>> exit()

二、paddlepaddle环境安装

创建环境后进入

bash 复制代码
conda create -n paddle python=3.8
conda activate paddle

进入官网

链接: link

复制到环境里运行

三、在pychorm里验证这两个环境是否正常安装

下载pychorm,下载社区版即可:链接: link

然后打开pychorm



添加conda启动文件


创建一个python脚本

相关推荐
wayz1116 小时前
Day 19 编程实战:LSTM股价预测
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·lstm
~黄夫人~16 小时前
Kubernetes 入门到实战:概念详解 + kubeadm 安装 + 节点克隆全流程
linux·运维·学习·k8s·集群
_李小白16 小时前
【android opencv学习笔记】Day 12: HSV 色彩空间
android·opencv·学习
南斯拉夫的铁托17 小时前
YOLO学习笔记
笔记·学习·yolo
Bechamz17 小时前
大数据开发学习Day27
java·大数据·学习
van久17 小时前
Day21 第三周总结 + 用户模块收官复盘(可直接当学习笔记)
学习
Slow菜鸟17 小时前
Docker 学习篇(五)| Docker 常用命令
学习·docker·容器
动物园猫17 小时前
公共安全打架行为识别数据集分享(适用于YOLO系列深度学习检测任务)
人工智能·深度学习·yolo
AI棒棒牛17 小时前
YOLOv13最新创新改进系列:比闪电还快的医学影像分析!YOLOv13+EMCAD融合实战,改进代码已跑通!cvpr2025最新独家改进!
深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
bst@微胖子17 小时前
PyTorch深度学习框架之基于RNN实现AI歌词生成器
深度学习