那些最全面的Windows10安装pytorch踩过的坑以及如何应用

那些最全面的Windows10安装pytorch踩过的坑以及如何应用

一、pytorch简介

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。

深度学习的框架有很多，诸如选择哪个深度学习的框架，哪个框架好这类的问题很多，这里引用知乎的回答 PyTorch到底好用在哪里? PyTorch更有利于研究人员、爱好者、小规模项目等快速搞出原型。而TensorFlow更适合大规模部署，特别是需要跨平台和嵌入式部署时。

因此，笔者选择在Windows10操作系统下安装pytorch，但是确实遇到了很多坑，很多在Linux上只要几个命令行就解决的问题，把自己遇到的问题跟网友分享下。

二、踩过的坑及详细解决方法

本人是在Anaconda环境下安装pytorch的，因为Anaconda确实是很好的管理环境，无脑安装就可以了。强烈建议在Anaconda中构建虚拟环境后，安装你的pytorch版本，因为不同版本的pytorch或者不同项目需要不同的pytorch版本差别还是有的，这样便于进行版本的适配。介绍完安装的环境，下面就开始具体讲解安装过程中有哪些坑？

（一）安装显卡驱动

这里主要是访问英伟达官网，根据自己电脑显卡的版本，操作系统的版本，选择适配的显卡驱动的版本，下载安装：

英伟达显卡驱动官网地址

（二）Anaconda配置虚拟环境

步骤一：创建conda环境 conda create -n pytorch python=3.6 出现condaHTTPERROR

解决方法：这是由于根据下载路径访问时，下载速度太慢，导致的错误。解决办法是修改下载路径，更改为清华镜像源的路径，方法有多种，一是直接修改 C:\Users\用户名.condarc文件 ，例如：

`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/cloud/conda-forge/

• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ ssl_verify: true`

  而是使用命令行conda config --add 语句进行配置：

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  步骤二：激活conda虚拟环境 conda activate pytorch

  步骤三：安装适配的pytorch版本

  这里需要先找准你显卡版本-对应的cuda版本，用来选择正确的pytorch版本。

  

  （三）pytorch下载安装

  进入pytorch官网，根据你的操作系统，cuda版本等信息，选择安装的pytorch版本，

  

  复制“run this command"里面的命令行，进行下载安装，很方便。

  遇到问题：pytorch下载慢的问题。

  

  解决方法：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

  代码里面的“-c pytorch”导致计算机必须根据pytorch官网进行下载，因此速度极慢，会出现错误。解决方法就是删掉后面的“-c pytorch”，conda会根据前面设置的清华镜像源路径进行下载安装。

  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1

  （四）检验安装

  在cmd里面输入以下代码：

  import torch

  torch.cuda.is_available()

  返回True，安装成功

三、如何应用

下面主要针对jupyter notebook和pycharm两种应用环境进行讲解

（一）在jupyter notebook里使用虚拟环境下的pytorch

步骤一：打开终端Anaconda Prompt（管理员权限打开，右键单击，选择以管理员身份运行就可以）

步骤二：安装nb_conda插件

1.执行以下命令行：

conda install nb_conda

选择“Y”即可

2.执行命令行：

conda install ipykernel

注意，这一步需要在你的pytorch虚拟环境下安装，先输入 conda activate pytorch(这里的pytorch是我的虚拟环境，根据自己设置的名称来)，进入环境后执行conda install ipykernel.

步骤三：启动jupyter notebook

（二）在pycharm里使用虚拟环境的pytorch

步骤一：打开pycharm，在files->settings->project:<xxx>->project interpreter界面，可以设定project interpreter。

步骤二：选择【齿轮】，点击【Add】，后进入：

步骤三：选择【齿轮】，点击【Add】，后进入：

步骤四：选择一个已经存在的conda虚拟环境，即【pytorch】，点击【OK】，进入上一层：

步骤五：点击【OK】，回退上一层：

这样就能在pycharm里面设置anaconda虚拟环境下的pytorch进行编程开发了。

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