PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。
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。
本次想使用Anaconda建立Pytorch虚拟环境来安装Pytorch。(纯属个人强迫症,不想让所有的东西都放在最初的base环境下,所以想基于不同的框架来建立Anaconda虚拟环境)
为什么要使用Anaconda虚拟环境安装Pytorch?
因为环境中通常需要安装很多软件,例如:我同时在使用tensorflow框架。但是他们所需要的Python的关联模块或版本会有所差异。如果都装在一个环境中难免会引起冲突。所以,选择虚拟环境能很好地避免环境之间的冲突。
1. 创建虚拟环境(名字pytorch)
1.1打开anaconda prompt
1.2我首先在C:\Users\TIMI这个目录下创建了一个文件夹,叫做envs,
因为我暂时不确定在该路径下安装的虚拟环境,会存在哪里,所以提前建立这个文件路径便于后期对比查看。
1.3之后执行命令
cd envs
如下:
1.4在此路径下执行命令:
conda create --name pytorch python=3.7 anaconda
(PS:最后加anaconda是为了在这个虚拟环境(虚拟环境名字就叫pytorch)中把numpy, jupyter, pandas等一起安装了,所以耗时较长,也可以不加)
之后就是等待安装............
安装结束的界面是如下:
此时查看之前建立的envs文件即C:\Users\TIMI\envs该目录下下边是空的。
而F:\softinstall\Study_Software\Anaconda\envs这个是Anaconda的安装目录下的envs保存的才是你创建虚拟环境的地方。
所以:一般如果我们不指定路径的话,虚拟环境创建后会默认安装在anaconda所安装的目录下,
1.5、创建好后,按照提示激活环境,输入命令
conda activate pytorch
1.6、在虚拟环境中安装ipykernel (切记这一步是在对应的虚拟环境中进行)
执行命令:
pip install ipykernel
1.7、使用ipykernel生成虚拟环境的kernel(这一步也是在虚拟环境中进行)
执行命令:
python -m ipykernel install --user --name 环境名#即此处在自己的虚拟环境下是:python -m ipykernel install --user --name pytorch
结果如下:
1.8、配置完成,退出虚拟环境在base环境中打开jupyter notebook,会发现已经有虚拟环境的kernel可供选择。
执行命令:
conda deactivate
之后就是退出来了虚拟环境,回到了base环境下。
在base环境下输入命令:jupyter notebook打开jupyter notebook。
此时查看你的右下角程序安装标志下会发现:
选择jupyter notebook(Anaconda)和jupyter notebook(pytorch)分别打开如下:
分别可以让你选择要是用的环境。
或者kernel
选择自己的版本就可以了
查看两个python的环境不同,也就是使用的Jupyter是在哪个环境下:
解释:
sys.executable返回python解释器的路径
sys.path是python的搜索模块的路径集,是一个list。
这两个是在Anaconda下直接打开的juyter下执行的结果。
之后就是在这个环境下安装自己需要的各种包了。(目前只是创建了一个虚拟环境而已)
2、安装pytorch
首先在Anaconda prompt下输入命令查看安装的包
pip list
经查看没有安装pytorch,所以先安装。
首先查看自己的电脑是NVIDIA的显卡,再查看对应驱动版本以及CUDA的版本。
NVIDIA SMI是显卡是一个硬件,所以需要驱动。Driver Version是驱动版本,CUDA Version是CUDA的版本。
CUDA是NVIDIA推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的,几乎无一例外。还有一个叫做cudnn,是针对深度卷积神经网络的加速库。
参考链接:/xiaoxiaolibai/article/details/104770046
下面是使用使用anaconda安装pytorch----------------------------------------------》
Pytorch官方网站:/
进入:/get-started/locally/
选择相应的你自己对应的版本号,会有命令出现
也可以采用其他方法安装:Pip、LibTorch、Source。(见左图自行选择)
复制上述命令到你的Anaconda Prompt(pytorch)下,就可以执行安装了:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
弹出提示,输入 y,即可完成安装,显示“done”。
PS:看好执行命令的环境,我是在自己新创建的虚拟环境下。
执行之后就是等待安装的过程。
安装过程中遇到的问题:
安装完成后,测试一下是否安装成功:
import torchimport torchvisionprint(torch.__version__)
如果以上步骤都没问题,那么安装成功。
3、安装torchvision
上述过程已经附带安装过了。