Pytorch环境配置

PyTorch入门#

环境配置#

1、anaconda，用于科学计算的python发行版，推荐镜像站下载

2、英伟达显卡驱动

确保Cuda runtime version支持显卡算力，保证Cuda runtime version ≤ Cuda driver version

在搜索引擎查找自己显卡算力

查看Cuda driver version

nvidia-smi

3、PyTorch(GPU)

创建环境以应对不同项目对不同版本pytorch的需求

conda create -n [name] python=[版本]

查看有哪些环境

conda env list

切换环境

conda activate pytorch
conda deactivate

查看当前环境下有哪些包

conda list

删除环境

conda remove -n [name] --all

在Pytorch官网 ↗根据自己显卡算力和驱动版本选择最新的Cuda runtime version即可，也推荐换源，若报错大多可能为源设置错误问题

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

验证：

Python 3.8.19 (default, Mar 20 2024, 19:55:45) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

4、配置pycharm

选择python解释器中选择在conda中配置的解释器即可

将终端设置为Anaconda命令行，设置搜索Terminal，路径设置为Anaconda命令行位置即可

5、配置jupyter notebook

将jupyter notebook加入环境变量，添加pytorch环境

安装ipykernel： conda install ipykernel 如果不可行就使用pip install ipykernel

激活虚拟环境

将环境写入Notebook的kernel中： python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"

打开Jupyter notebook，新建Python文件，选择你创建的环境

6、为下载的项目配置环境

设置中配置python解释器，安装缺少的包即可

旧版本Pytorch下载 ↗

PyTorch语法#

参考资料：PyTorch深度学习快速入门教程 ↗、《动手学深度学习》 ↗ 、笔记 ↗