pytorch超級(jí)詳細(xì)的安裝教程

第一次安裝的時(shí)候安裝了差不多有一整天，還安裝失敗了。這次安裝的速度很快。
首先是Anaconda的下載，我用的是上學(xué)期學(xué)python的時(shí)候老師之前給的安裝包，很快就安裝好了，或者去官網(wǎng)去下載Anaconda也挺快，

其次是Anaconda安裝，整個(gè)下載過(guò)程都是一路next，我只是把下載的路徑改變了一下。默認(rèn)路徑是C盤(pán)，我調(diào)整到了其他盤(pán)。
安裝完整后，在看是菜單處看到新添加的東西
 

打開(kāi)這個(gè)Anaconda Prompt應(yīng)用進(jìn)入之后是以（base）開(kāi)頭

接下來(lái)就是創(chuàng)建pytorch這個(gè)包了
我的版本是3.8，所以下面也也安裝3.8版本的，pytorch 是后邊建立里的命名
如果不清楚自己的python版本，win+R，打開(kāi)cmd控制臺(tái)，輸入python就可以看到自己的版本信息。

 

conda create -n pytorch python=3.8

 

之后，彈出提示，輸入 y，即可安裝。
安裝成功后，輸入以下指令：

 

conda info --envs

 

 

接下來(lái)我們要進(jìn)入到pytorch環(huán)境中去

 

conda activate pytorch

 

接下來(lái)是安裝pytorch環(huán)境

這里面我是按照一個(gè)blog用的清華的一個(gè)鏡像安裝的，相對(duì)于去年我第一次下載安裝pytorch來(lái)說(shuō)，速度很快
下載的時(shí)候有顯卡用顯卡，沒(méi)顯卡就只能用cpu了
如何查看自己的CUDA版本號(hào)
在cmd窗口中輸入這個(gè)命令

 

nvidia-smi

 

接下來(lái)就需要導(dǎo)入清華的鏡像了。這里我參考的是其他的博客
 

.condarc
插播.condarc知識(shí)點(diǎn)：
.condarc以點(diǎn)開(kāi)頭，一般表示 conda 應(yīng)用程序的配置文件，在用戶的家目錄（windows：C:\users\username\，linux：/home/username/）。但對(duì)于.condarc配置文件，是一種可選的（optional）運(yùn)行期配置文件，其默認(rèn)情況下是不存在的，但當(dāng)用戶第一次運(yùn)行 conda config命令時(shí)，將會(huì)在用戶的家目錄創(chuàng)建該文件。這個(gè)shell命令第一次安裝的情況下，你需要先執(zhí)行才會(huì)看到.condarc文件，用記事本打開(kāi)
 

講下面的代碼貼到文件中去

 

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

 

然后繼續(xù)安裝pytorch
我的是這個(gè)：
 

 

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

 

這里我參考了其他的博客，將-c pytorch去掉了。安裝速度很快。我第一次安裝安裝一整天，這個(gè)安裝大概是分鐘左右
復(fù)制下面的代碼，之后，在開(kāi)始菜單中，打開(kāi) Anaconda Prompt，查看最左邊括號(hào)中是 base 還是 pytorch。如果是 [base]，使用 conda activate pytorch 進(jìn)入 pytorch 環(huán)境中。之后粘貼即可。
 

conda install pytorch torchvision cpuonly

 

接下來(lái)只需要按照提示輸入就可以了
驗(yàn)證是否安裝成功（最激動(dòng)人心的時(shí)刻）
（1）在命令行左邊為 pytorch 環(huán)境中，輸入 python

（2）之后，輸入 import torch，如果沒(méi)有報(bào)錯(cuò)，意味著 PyTorch 已經(jīng)順利安裝了

（3）接下來(lái)，輸入 torch.cuda.is_available，如果是 True，意味著你可以使用 GPU。

 

 

注意更新一下
在上述測(cè)試步驟的第二步中，只有當(dāng)輸入 torch.cuda.is_available()，調(diào)用函數(shù)時(shí)帶上()才會(huì)顯示函數(shù)的輸出，如果是 True，意味著你可以使用 GPU

這樣就是成功了

 

pycharm

因?yàn)閟hell輸入代碼不帶有提示，使得對(duì)新手很不友好。我們將帶有pytorch的anaconda導(dǎo)入到pycharm中去

 

 

這里即為導(dǎo)入了帶有pytorch的anaconda
接下里我們來(lái)驗(yàn)證一下

 

 

輸入上面的代碼，當(dāng)顯示為T(mén)rue時(shí)，即為導(dǎo)入成功。