小白秒懂的Windows下搭建基于pytorch的深度学习环境
配置环境总体思路
1.依据python版本选择对应Anaconda版本;
2.依据显卡驱动版本选择对应的CUDA版本;
3.依据CUDA版本选择对应的cudnn和pytorch版本。
一、Anaconda安装
1.下载地址
1.官网 https://www.anaconda.com/products/individual
2.清华源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
注:若官网下载速度慢,可用清华源下载;注意操作系统的位数(一般是64位的)
2.安装教程
1.双击运行下载的.exe文件,按照以下顺序点击:Next → I Agree
2.选择用户:Just Me 或 All Users 都可以,默认选择 Just Me
3.选择安装目录:一般不建议安装到C盘;可更改安装路径,注意安装路径不能出现中文、空格,使用纯英文即可。
4.勾选安装参数:一是添加anaconda到环境变量中(path),二是将anaconda的python版本作为默认的python版本; 建议两者都勾选,环境变量手动再添加一遍(后续有介绍)。
5.等待安装即可,结束时最后 “两个learn” 都不需要勾选,点击Finish即可。
3.配置环境变量
1.鼠标选择”此电脑“,单击鼠标右键,选择 ”属性“;
2.左键单击左侧栏的 “高级系统设置”;
3.点击 “高级”栏中的 “环境变量”;
4.点击 “系统变量”中的 “Path”项,选择编辑;
5.点击 “新建”,然后添加以下类似路径(以安装路径为准,只需保证最后路径的文件名称相同即可)
E:\Anaconda (Python需要)
E:\Anaconda\Scripts (conda自带脚本)
E:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin (使用C with python的时候)
E:\Anaconda\Library\bin (jupyter notebook动态库)
E:\Anaconda\Library\usr\bin (我自己没找到此文件夹,若存在可将此条也加上)
注:切记点击确定!!
4.安装测试
1. win+R,输入cmd,进入命令提示符
2. 输入: conda --version
若跳出conda版本,则表示anaconda安装成功,且已经配置好环境变量
二、CUDA安装
1.确定版本
控制面板——硬件和声音——NVIDIA控制面板——帮助——系统信息——组件
1.第三行,NVCUDA64.DLL 可查看显卡驱动版本支持的最高CUDA版本;
2.网页搜索相应CUDA版本安装,建议不需要安装太新版本。网页直接可查找;
2.安装步骤
1.双击运行.exe文件后,前两项是默认安装;
2.当选择安装选项时,选择自定义安装,驱动程序组件第一次安装尽量全选;
3.记得留意CUDA安装位置,之后cudnn的安装会用到!!
3.测试
1.win+R,输入cmd,进入命令提示符
2.输入:nvcc -V
4.添加至系统变量
1. 添加方法与anaconda的相同:**此电脑——属性——高级系统设置——环境变量——path——编辑——新建**
2.添加以下类似路径:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp
3.有些路径在安装时可能已经添加,手动补充没有的即可
三、cuDNN配置
1.进入官网依照cuda版本选择cudnn文件下载(需要注册账号)
https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-download
2.解压下载的cudnn文件,会获得三个文件夹:bin、include、lib;
3.将这三个文件夹复制到之前CUDA的安装路径里,最后一个路径名应是cuda版本号
4.CUDA安装时若是默认路径,则一般为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
四、pytorch安装(清华镜像)
1.打开 Anaconda Prompt
2.添加清华镜像
依次输入下列三行代码:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
3.添加pytorch镜像
接着输入下列代码:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
4.安装pytorch
进入官网链接: https://pytorch.org/
1.在官网根据自己之前安装的环境依次选择,然后复制官网给出的命令语:
Install——stable——Windows——conda——python——10.2 (以cuda10.2为例)
2.若按照上列方式官网提供的cuda版本过高,点击上方的 “ install previous versions of pytroch”,选择旧版本
3.根据不同的版本搜索自己的下载语句,记住去掉 -c pytorch
conda insatll pytorch torchvision torchaudio cudatookit=10.2 (以cuda10.2为例)
5.测试
1.win+R,输入cmd,进入命令提示符
2.输入
python # 进入>>>python环境
import torch # 如正常则静默
a = torch.Tensor([1.]) # 如正常则静默
a.cuda() # 如正常则返回"tensor([ 1.], device='cuda:0')"
from torch.backends import cudnn # 如正常则静默
cudnn.is_acceptable(a.cuda()) # 如正常则返回 "True"
6.注意事项
如果以前安装过pytorch或者安装失败过,在安装前执行下面两条语句:
conda uninstall pytorch
conda uninstall libtorch
小白秒懂的Windows下搭建基于pytorch的深度学习环境的更多相关文章
- [AI开发]centOS7.5上基于keras/tensorflow深度学习环境搭建
这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).wind ...
- 我的AI之路 —— 从裸机搭建GPU版本的深度学习环境
之前一直在CPU上跑深度学习,由于做的是NLP方向所以也能勉强忍受.最近在做图像的时候,实在是扛不住了...还好领导们的支持买个虚拟机先体验下.由于刚买的机器,环境都得自己摸索,瞎搞过很多次,也走过很 ...
- Windows下搭建基于SSH的Git服务器
Git客户端安装 客户端要同时安装在远程服务器和自己的电脑上,下载地址:http://msysgit.github.io/ 选择安装组件 :也可以默认选择; 图标组件(Addition icons) ...
- windows下搭建基于nginx的rtmp服务器
https://blog.csdn.net/fireroll/article/details/51985688 Windows机器配置:Windows7旗舰版 64位Intel(R) Core(TM) ...
- 在Windows下搭建基于nginx的视频直播和点播系统
http://my.oschina.net/gaga/blog/478480 一.软件准备 由于nginx原生是为linux服务的,因此官方并没有编译好的windows版本可以下载,要在windows ...
- Mac下搭建基于PlatformIO的嵌入式开发环境(STM32开发)
PlatformIO简介 PlatformIO是开源的物联网开发生态系统.提供跨平台的代码构建器.集成开发环境(IDE),兼容 Arduino,ESP8266和mbed等 支持在Windows.Lin ...
- Windows下搭建Apache+Django+Python Web服务环境
最近在学Django,想用Apache搭建一个服务器环境,因此在网上看了好多资料,很多都是用Python2.6和Apache2.2搭建的环境,不过我还是想用Python35和Apache24来搭建,具 ...
- 在 windows 下搭建 IDEA + Spark 连接 Hive 的环境
为了开发测试方便,想直接在 IDEA 里运行 Spark 程序,可以连接 Hive,需不是打好包后,放到集群上去运行.主要配置工作如下: 1. 把集群环境中的 hive-core.xml, hdfs- ...
- windows 下搭建 apache + php52 + postgreSQL7/8/9环境
apache和php安装参考:[转]Windows7 64bit下配置Apache+PHP+MySQL 我这主要讲配置 apache 支持 postgresql9数据库: 1.将php5文件夹下的p ...
随机推荐
- 基于Apache Hudi 的CDC数据入湖
作者:李少锋 文章目录: 一.CDC背景介绍 二.CDC数据入湖 三.Hudi核心设计 四.Hudi未来规划 1. CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Ca ...
- Linux argc,argv详解
来源:微信公众号「编程学习基地」 @ 目录 argc,argv是什么 如何解析程序参数 "选项"是什么? "选项字符串"是什么 解析参数 argc,argv是什 ...
- vue3.x自定义组件双向数据绑定v-model
vue2.x 语法 在 2.x 中,在组件上使用 v-model 相当于绑定 value prop 并触发 input 事件: <ChildComponent v-model="pag ...
- Netty学习笔记(2)ByteBuffer
1. 测试ByteBuffer 1.1 依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>io.netty</groupId&g ...
- Linux服务器装Anaconda&TensorFlow
远程Linux服务器装Anaconda&指定版本TensorFlow 说明: 由于疫情影响,原先使用的服务器已断电,故重选了一台服务器对环境重选进行搭建,正好补上这篇博文. 01 下载Anac ...
- 你一定不知道的Unsafe用法
Unsafe是什么 首先我们说Unsafe类位于rt.jar里面sun.misc包下面,Unsafe翻译过来是不安全的,这倒不是说这个类是不安全的,而是说开发人员使用Unsafe是不安全的,也就是不推 ...
- Spring Security:Authorization 授权(二)
Authorization 授权 在更简单的应用程序中,身份验证可能就足够了:用户进行身份验证后,便可以访问应用程序的每个部分. 但是大多数应用程序都有权限(或角色)的概念.想象一下:有权访问你的面向 ...
- PCIE学习笔记--PCIe错误源详解(二)
转载地址:http://blog.chinaaet.com/justlxy/p/5100057799 这篇文章主要介绍事务(Transaction)错误.链路流量控制(Link Flow Contro ...
- Linux 内核网桥源码分析
Linux网桥源码的实现 转自: Linux二层网络协议 Linux网桥源码的实现 1.调用 在src/net/core/dev.c的软中断函数static void net_rx_action(st ...
- Linux网卡bond模式
Bond模式 交换机配置 mode=0 balance-rr 轮询均衡模式 LACP mode on 强制链路聚合 mode=1 active-backup 主备模式 无 mode=2 balance ...