PyTorch環境配置及安裝實例分析

這篇文章主要介紹“PyTorch環境配置及安裝實例分析”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“PyTorch環境配置及安裝實例分析”文章能幫助大家解決問題。

一、Anaconda安裝

開始菜單中打開Anaconda中的Anaconda Prompt，出現（base），即安裝成功，如下：

Anaconda可以很方便的管理我們我們的所有運行環境以及環境中的各種依賴包，主頁面如下：

二、安裝pytorch環境

1. 停留在上面 Anaconda Prompt 頁面上

輸入

conda create -n environment_name python=3.7

因為我們之前說過，我們需要給每個項目配置一個python編輯器，所以environment_name（改成你自己指定的環境名，比如就叫environment_test）就是我們配置的這個項目對應的編譯環境的名字，里面放入我們指定的python編輯器（這里我以python 3.7為例）。

2. 出現上述頁面

輸入y，表示確認安裝上述所需要的包。

出現上圖，環境中的python編輯器安裝完成。

當然現在我們還處于（base）環境，也就是Anaconda自帶的基礎環境，我們需要跳到我們剛剛創建的environment_test環境。

3. 按照上圖

執行conda activate environment_test，跳到environment_test編譯環境中

此時環境已經發生改變，輸入pip list，可以看到目前環境中所有已經安裝的包，但是沒有我們想要的pytorch，需要我們自己安裝。

4. pytorch安裝

pytorch安裝非常的人性化，我們只需要去pytorch官網，點擊install，就可以看見下面這個界面：

對于每一項的選擇在這里做一下詳細介紹：

• ① Pytorch Build：建議選Stable穩定版

• ② Your OS：根據你自己系統選擇，這里我選Windows

• ③ Package：因為我們已經安裝Anaconda，所以在Anaconda Prompt環境下我們可以直接使用Conda方式進行安裝，所以選Conda（大家其實最常用發應該是pip的方式，當然官網也提供這種方式，這里就不做過多介紹了）

• ④ Language：Python

• ⑤ CUDA：關于GPU的CUDA版本問題如何選擇，打開cmd，輸入nvidia-smi，可以看到CUDA的版本信息，這里選11.0。（沒有英偉達顯卡，或者顯卡不支持CUDA或者就想用CPU運行的話直接選None就行）

注意CUDA9.2以上版本支持的Driver Version不可以低于396.26，一般建議安裝前先更新一下自己顯卡的驅動，直接點更新，很方便。

• ⑥ Run this Command：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch。

注意：python 3.9 還需要在結尾增加-c=conda-forge

可以看到里面包括pytorch，numpy等我們所需要的一些包，還是輸入y，等待安裝。

⑦ 出現done，安裝完成 證明pytorch安裝成功，關閉當前Anaconda Prompt，并重新從開始菜單打開，并激活environment_test環境，在環境下打開python編輯頁面。

輸入import torch，不報錯證明pytorch包安裝成功。

輸入torch.cuda.is_available()，顯示True，證明cuda安裝成功，可以使用GPU對pytorch中的張量、網絡進行加速處理。若為False，此時pytorch只能用CPU運行。

三、可能遇到的一些問題

筆者在這里記錄第一次安裝時出現的一些問題，在這里記錄一下~

1. pytorch包安裝不成功的話，建議按照提示更新一下conda版本（可能是你的Anaconda版本太老了，新安裝的應該不會出現這個問題）

2.‘nvidia-smi’ 不是內部或外部命令：解決方法如下

• windows下直接輸入nvidia-smi顯示不是內部或外部命令也不是可運行的程序

• 把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

• 添加到path。再重新打開cmd窗口

• ok，解決啦~

3. 環境中安裝jupyter，報react404之類的錯誤：解決方法如下

• [W xx:xx:xx.xxx NotebookApp] 404 GET/static/components/react/react-dom.production.min.js (::1)

• jupyter notebook打不開

• 問題描述

• 在不知道conda了一些奇奇怪怪的安裝包的時候，出現了jupyter 打不開的錯誤 錯誤代碼為以下。

[W xx:xx:xx.xxx NotebookApp] 404 GET/static/components/react/react-dom.production.min.js (::1)

• 問題解決方法

• 在csdn某個博主上看的文章，忘記是誰了，cmd下輸入一下這個就好了

pip install --user --ignore-installed jupyter

• ok，解決啦~

4. 上述的第5步證明pytorch安裝成功，一定要關閉當前Anaconda Prompt，再重新打開激活環境，因為新安裝完之后環境是未激活狀態，這時候一些依賴包是不能被調用的

5. torch.cuda.is_available()顯示false的幾個原因：

① 未正確安裝GPU，查看 任務管理器–性能，下面是否有你的顯卡 

② CUDA9.2以上版本支持的Driver Version不可以低于396.26，一般建議安裝前先更新一下自己顯卡的驅動。不建議去英偉達官網更新，因為查詢最新的驅動有很多，不知道會安裝哪個。直接英偉達顯卡設置管理軟件中安裝即可。

③ 安裝的CUDA版本不能高于顯卡支持的CUDA版本。

關于“PyTorch環境配置及安裝實例分析”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。