pytorch环境配置

这周开始尝试一点小例子，首先开始搭建环境，这里对一些东西做一些记录，以防自己以后还会遇到。

01 pytorch GPU 环境配置

我使用的是pycharm，直接在官网有免费安装包。

继续下载anaconda，使用prompt进行下载库操作，我个人感觉anaconda下载的库会更容易被pycharm检测到。

使用* conda install python* 下载python后，一般用CPU跑数据就可以开始用pycharm写代码了。

如果需要用torch，进行如下操作：

bash 复制代码

#在prompt输入下面语句，进行环境创建
conda create -n pytorch python=3.12

# 检查list里面有没有torch
pip list

#激活环境
conda activate pytorch

查看显卡型号和版本，使用控制面板，即可出现版本信息

进入pytorch首页，下拉可看到推荐版本：

但在下载之前，需要查看对应cuda 的版本，自己的英伟达显卡是否支持，如果显卡版本不够就将GPU 显卡进行版本升级。

直接在英伟达官网下载显卡自动升级的软件，这里最好关闭杀毒软件，不然容易失败，尤其是火绒。下载好后，让版本升级即可。

接着使用官网提供的指令即可，但是我想使用conda安装，最后搜索到相关指令是：

bash 复制代码

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

现在就等待安装好。

接着在pycharm里面添加解释器，需要先新建文件夹，新建解释器，我的选择路径如下：

接着选中正确的pytorch的环境即可，如果出现红框，环境那一栏，先点生成新的，再回到选择现有的，红框就消失了。

接着输入语句检验是否成功。

我直接使用的pycharm 的控制台，返回得到true，说明环境配置成功。

依旧是用conda进行操作。

先用conda activate pytorch 进入pytorch环境，查看有没有所需要的package（箭头位置的包）

发现pytorch环境没有，使用

bash 复制代码

conda install nb_conda

进行对应包的安装，接着输入jupyter notebook，即可进入，使用new创建新文件，进行检验，就这样成功进行了环境配置