计算机视觉初步(环境搭建)

1.anaconda

建议安装在D盘,官网正常安装即可,一般可以安装windows版本

安装成功后,可以在电脑应用里找到:

2.创建虚拟环境

打开anaconda prompt,

可以用conda env list 查看现有的环境,一般打开默认base

conda create -n 虚拟环境名 python==版本号

激活环境:conda activate 虚拟环境名

可能会提示要先初始化

那可以win+r打开cmd终端,输入conda init

然后再回到conda终端激活虚拟环境即可

3.虚拟环境里安装pytorch(GPU版)

(1)先判断有没有CUDA

打开电脑任务管理器,可以在电脑搜索框搜索

打开,页面左侧,选性能按钮,若右上角为NVIDIA开头,表示有CUDA,如果是Intel开头,表示没有,如果左侧有多个GPU选项,如GPU0,GPU1,只要其中有一个为NVIDIA开头即可

确定有CUDA,安装GPU版本,没有,安CPU版本,两者对完成任务没有影响,只是GPU训练更快一些

(2)GPU三部分

硬件

即刚刚查看的显卡,要看显卡的算力,可以去网页或者官网查看,确定算力后,查看需要的驱动器版本

驱动器

用来驱动显卡的

查看自己电脑上驱动器的版本,终端命令:nvidia-smi,版本为12.8

如果版本过低,不足以支持算力,或者未安装驱动,请到官网下载或者更新

官网网址:下载 NVIDIA 官方驱动 | NVIDIA

做手动驱动搜索选择自己的型号,下载即可

CUDA Runtime

应用软件用来使用显卡的程序,在我们下载pytorch时需要选择版本,原则上CUDA Runtime版本应该不高于驱动器,即CUDA Driver版本,否则可能会导致部分功能无法正常使用,如12.8的驱动器,对应的pytorch CUDA版本应该低于12.8

(3)安装pytorch

pytorch官网,选择自己需要的选项,然后复制下方指令,进入虚拟环境的终端进行安装即可,正常情况下,一般使用conda包,但因为官网暂时关闭了conda包下载,所有使用pip下载,差不多

(4)检查pytorch安装是否成功

复制代码
conda activate env_name//你创建的虚拟环境名,激活虚拟环境
conda list//查看有没有pytorch或者torch,torchvision,torchaudio
python//输入python
import torch//输入,导入torch包
torch.cuda.is_available()

输入conda list 后列表中有:

最后输出true,表示安装成功

4.PyCharm

官网安装pycharm,专业版免费试用30天,社区版免费,一般用社区版就可以

下载后创建一个项目,在左上,选文件(Files)---设置(Settings)---项目(project)---python解释器(python Interpreter)

右侧,添加解释器(Add Interpreter)---添加本地解释器---左侧选conda解释器

浏览刚刚安装了python的虚拟环境,一般是anacoda的安装文件---env文件---虚拟环境文件---python.exe

选使用现有环境,使用创建的虚拟环境,ok

接下来就可以用pycharm运行代码了

更详细的操作可以看B站视频:

最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版 | 土堆教程_哔哩哔哩_bilibili

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