Win10+GPU版Pytorch1.1安装的安装步骤

yipeiwu_com5年前Python基础

安装cuda

更新nvidia驱动

打开GeForce Game Ready Driver或在GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序。

选择cuda

打开nvidia控制面板

点击帮助、点击系统信息、在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息

在我升级过nvidia驱动后,cuda的版本更新到了10.1。接下来下载cuda .

cuda10.1安装完毕。

安装cuDNN

在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1

解压文件,然后添加bin目录到环境变量

安装cuDNN

在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1

解压文件,然后添加bin目录到环境变量

使用Anaconda prompt创建环境

conda create -n pytorch_gpu pip python=3.7

其中pytorch_gpu是环境的名字,python版本是3.7

conda activate pytorch_gpu

这个命令可以进入创建好的环境。

安装Pytorch

建议切换源,我使用的是中国科学技术大学”(USTC Open Source Software Mirror)提供anaconda的镜像源,速度提高不少。

方法一:

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

方法二:

打开.condarc文件,进行编辑

这个顺序存在一个优先级,会先在中国科学技术大学的镜像源寻找,如果大家感觉速度慢,也可以换别的镜像源。

打开官网选择后复制命令

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

整个过程只需要按一下'y'即可。

验证

为了确保PyTorch是否安装成功,我们需要运行简单的样例代码测试,例如打印出随机生成的张量矩阵,以及gpu是否可以使用。

import torch
x = torch.rand(5,5)
print(x)

输出类似下面

tensor([[0.7078, 0.1424, 0.3411, 0.3987, 0.3476],
    [0.7534, 0.7137, 0.3489, 0.4226, 0.3640],
    [0.4104, 0.8411, 0.5112, 0.0629, 0.0664],
    [0.7568, 0.9495, 0.3300, 0.2392, 0.6441],
    [0.7615, 0.1883, 0.6001, 0.9663, 0.3313]])

如果ok,pytorch安装成功。

torch.cuda.is_available()

返回True,GPU版Pytorch安装完毕。

将PyTorch导入Pycharm

点击Pycharm的选项栏中的File选择Settings,然后点击Project Interpreter,接着点击右侧的Add。

然后在Conda Environment中选择Existing environment

选择Anaconda3下的python.exe,Conda executable选择conda.exe

如果失败,选择Anaconda3下的env下的新创建的虚拟环境中选择python,试一试。

Pycharm开启科学计算模式(Scientific Mode)

具体步骤:

  1. Settings –> Tools –> Python Scientific > Show plots in tool window 勾选
  2. View 勾选 Scientific Mode
  3. Run–>Edit configurations…
  4. 勾选 Run with python console

开启科学运算模式,舒服,正在习惯这个姿势。

ps:如果想恢复到普通模式,只需要在view下,取消scientific mode勾选。

结束语

​ 环境安装完毕,以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

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