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一、安装pytorch环境
1.打开打开anaconda的终端后
bash
conda env list
然后创建一个名字叫pytorch,python是3.8版本的环境
bash
conda create -n pytorch python=3.8
再次看环境
bash
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
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
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
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
(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
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
(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
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