【深度学习相关安装及配环境】Anaconda搭建虚拟环境并安装CUDA、cuDVV和对应版本的Pytorch,并在jupyter notebook上部署

目录

1. 查看自己电脑的cuda版本

powershell 复制代码
nvidia-smi

当前cuda版本为12.8

也可以在 桌面------打开NVIDIA控制面板------系统信息------组件------3D设置

查看cuda版本,上面直接输命令行比较方便

2.安装cuda

网址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

大概10min左右可以下载好

第一步选地址,是临时存储的地址,默认放在C盘的temp文件夹中,不用管

之后选择自定义安装,第二步安装自己自定义的地址,我是安装在D盘了

关于环境变量的配置

cuda12.0版本及以上是自动配置环境变量的,所以这里我就不配置了,如果是11.0的版本需要自己添加环境变量

测试一下,安装完成

cmd中输入

powershell 复制代码
nvcc -V

3.安装cuDVV

下载网址:https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive

下载之前需要先注册一下账号,要有邮箱以及验证码

之后再输入该网址,选择对应的版本,即可下载

我选择的是适用于cuda 12.x的版本,这个具体情况具体分析

之后将压缩包解压到一个文件夹中,再将解压的结果复制粘贴到之前安装CUDA的地址中

同名文件直接替换

环境变量的配置

这里同样是自动配置好了

测试一下,安装完成

进入到安装CUDA的文件夹这个目录下(也就是自定义的地址)

输入命令:bandwidthTest.exe,输出如下

再输入命令:deviceQuery.exe,输出如下
安装完成

4.创建虚拟环境

主包电脑cuda是12.8,python版本是3.12对应的pytorch版本

这里虚拟环境的py版本准备折中一下选取3.11

先安装镜像源

powershell 复制代码
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false

下载3.11版本py

powershell 复制代码
conda create -n py311 python=3.11

下载成功

通过命令查看当前conda下有的环境,一个是原本自带的,一个是刚刚新建的py311

我们是创建虚拟环境,所以接下来要进入py311

powershell 复制代码
conda activate py311

然后就报错 Run 'conda init' before 'conda activate'

解决方法:输入命令conda init后,关掉当前cmd窗口,重新建一个,再输入conda activate 你的虚拟环境这样就可以进入了

5.在虚拟环境下,下载pytorch

网址:https://pytorch.org/get-started/locally/

会根据电脑cuda版本给出对应的命令,这里就直接用它给的,下载起来也不慢

powershell 复制代码
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

6.验证是否安装成功

  • python
    进入python下
  • import torch
    要等几分钟
  • torch.cuda.is_available()
    输出是true说明安装完成

7.在jupyter notebook中安装torch

上面主包已经安装完pytorch

  • 用管理员模式打开Anaconda Prompt,一定要用管理员模式
  • 在(base)环境下,,也就是默认环境,输入conda install nb_conda,安装完成后
  • 输入activate 你的虚拟环境名,进入安装过pytorch的环境下,输入conda install ipykernel,输y安装
  • 安装完成后,在你的虚拟环境下打开jupyter notebook,新建,出现两个环境
  • 选择刚创建的环境

8.测试是否搭建完成

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