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pytorch通過miniconda安裝的實現(xiàn)示例

 更新時間:2025年06月03日 11:18:10   作者:xiaokinL  
本文主要介紹了pytorch通過miniconda安裝的實現(xiàn)示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

最近跟著李沐老師在學習動手深度學習,所以安裝一下pytorch環(huán)境,之前自己通過conda安裝過一次,新建了虛擬環(huán)境,踩了很多坑,這次想直接在原來的基礎上繼續(xù)用,結(jié)果d2l這個包一直裝不上,索性直接全刪了,重新再來一遍,剛好C盤被這個快撐爆了。

1. 確認有NVIDIA GPU

桌面右鍵查看更多選項—NVIDIA控制面板,可以看到我這個是垃圾的MX 250

2、先給顯卡更新一下驅(qū)動

這樣支持的cuda版本會多一點,

訪問nVidia官網(wǎng):人工智能計算領域的領導者 | NVIDIA,更新驅(qū)動,點擊驅(qū)動程序

找到自己的顯卡對應的驅(qū)動并下載: 

下載完之后,打開文件,一直點擊下一步,更新完驅(qū)動。

3、查看現(xiàn)在支持的cuda版本

桌面右鍵查看更多選項—NVIDIA控制面板

可以看到現(xiàn)在支持的cuda版本最高為12.2.1

4、安裝CUDA

訪問cuda下載:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

根據(jù)自己系統(tǒng)選擇,選擇本地下載

下載完成后,雙擊文件,會讓你選擇提取文件的文件夾,我選擇在D盤新建了一個文件夾,安裝完成之后,這個文件夾會被自動刪除。

接下來,為了防止后面出問題,我就選擇了精簡安裝(C盤戰(zhàn)士,哭

接下來等待即可,最后安裝完成。

查看是否安裝是否成功:cmd輸入nvidia-smi,注意高版本的CUDA這條指令沒有空格,李沐老師的安裝過程用的nvidia -smi,我試了半天都不對。

好像有種說法是這里是指最高支持的CUDA版本,可以再輸入指令nvcc -V試一下

5、下載miniconda

選擇需要的python版本的miniconda ,如果沒有安裝過python的,可以隨便選,我選的python3.9版本,但是這個版本就算跟你自己的python不一樣也沒關系,反正后面選擇python解釋器的時候選這個就行。

 下載好之后,安裝。

我選的安裝位置是D盤,因為C盤不夠用了,如果C盤充足,最好放在盤,省的后面出現(xiàn)啥問題,記住這個安裝路徑,后面需要用到。 

注意,安裝路徑不能有中文,其余都是默認選項

安裝完之后,找到anaconda powershell prompt(miniconda)

查看我們的python環(huán)境,確認是3.9:

6、下載pytorch

在這個網(wǎng)站,或者直接搜pytorch

下拉找到下載:

Windows—pip安裝—python—選擇CUDA12.1(我的CUDA版本是12.2,可以向下兼容),根據(jù)自己情況選擇:

復制下方pip指令進入剛才的miniconda的powershell中,防止下載過慢,可以在pip最后加一個中科大的鏡像源,-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

下載完成之后,看看torch能不能用,使用簡單的張量運算來檢查一下:

可以看到torch可以用,但是?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。?!

注意:檢查一下torch的版本,防止安裝成cpu版本(悲),torch.__version__

明明選的GPU版本,為啥安裝好了變成CPU版本了呢???解決方案可以看這個文章:

【精選】conda安裝GPU版pytorch,結(jié)果卻是cpu版本[找到問題根源,從容解決]

我的解決方案是先切換conda安裝試一下,

在anaconda的powershell里試一下,如果出現(xiàn)提示,所有的包已經(jīng)存在,那就換下一個方法,如果直接重新安裝torch,等待安裝完再看看torch的版本。

上面的方法不行,就只能使用使用本地安裝,去conda官網(wǎng):https://anaconda.org/,找到我要的pytorch安裝包:

下載后把這個bz2文件放到:D:\miniconda\pkgs這個文件夾里面,就是剛在安裝miniconda的哪個路徑,然后在anaconda的powershell里面,先切盤到D:\miniconda\pkgs

然后,用conda命令進行本地安裝:

conda install --use-local pytorch-2.1.0-py3.9_cuda12.1_cudnn8_0.tar.bz2后面這一串就是文件名

現(xiàn)在看看torch版本,后面不帶cpu了,再試試能不能調(diào)用cuda,然后我的問題就解決了。

蕪湖,起飛!

7.vscode運行

最后,我一般用vscode,然后在vscode里面,先選擇python語言

然后在選擇解釋器,就是用我們剛才在miniconda里面安裝的python解釋器,因為我的miniconda的安裝路徑是在D盤,所以找到D盤里的python程序,最后地址是D:/miniconda/python.exe,剛才的torch也在這里。

選好之后我們測試一下最簡單的線性模型:

win?。?/p>

總結(jié)

多看看安裝教程,一定注意核對電腦支持的CDUA版本+python版本+pytorch版本,版本兼容問題應該是新手遇到的最大的問題,其次,還有在conda中安裝的方法,也可以嘗試一下。

到此這篇關于pytorch通過miniconda安裝的實現(xiàn)示例的文章就介紹到這了,更多相關pytorch通過miniconda安裝內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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