手把手教你配置torch环境

其他 2020-10-16 04:16:20 阅读次数: 0

项目背景：

环境包：cuda版本的torch、torchvision、opencv

系统环境：win10 X64，anaconda（配置好系统环境，百度一堆教程）

配置过程

1、添加源路径

在配置环境之前我们先添加其他源路径（如果不添加，会默认从官方源路径进行下载，速度很慢）

#打开终端cmd
#进入base环境
conda activate base
#中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ 
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ 

#清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 

conda config --set show_channel_urls yes

# 设置成功后可以用以下指令查看是否添加成功
conda config --show channels
2、创建虚拟环境
1）查看base环境下的python版本
# 进入base环境
conda activate base
# 输入python
(base) C:\Users\KYX-015>python
Python 3.7.1 (default, Dec 10 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
2）这里创建一个python版本与base一直的虚拟环境
# 也不是一定得一样，这里是为了避免一些版本冲突问题引起得一些问题
#（base）表示当前所在的环境
#env_env为我们自定义的环境名
(base) C:\Users\KYX-015>conda create -n env_test python==3.7.1
    The following NEW packages will be INSTALLED:

  ca-certificates    anaconda/pkgs/main/win-64::ca-certificates-2020.7.22-0
  certifi            anaconda/pkgs/main/win-64::certifi-2020.6.20-py37_0
  openssl            anaconda/pkgs/main/win-64::openssl-1.1.1h-he774522_0
  pip                anaconda/pkgs/main/win-64::pip-20.2.3-py37_0
  python             anaconda/pkgs/main/win-64::python-3.7.1-h8c8aaf0_6
  setuptools         anaconda/pkgs/main/win-64::setuptools-50.3.0-py37h9490d1a_1
  sqlite             anaconda/pkgs/main/win-64::sqlite-3.33.0-h2a8f88b_0
  vc                 anaconda/pkgs/main/win-64::vc-14.1-h0510ff6_4
  vs2015_runtime     anaconda/pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.16.27012-hf0eaf9b_3
  wheel              anaconda/pkgs/main/noarch::wheel-0.35.1-py_0
  wincertstore       anaconda/pkgs/main/win-64::wincertstore-0.2-py37_0
  zlib               anaconda/pkgs/main/win-64::zlib-1.2.11-h62dcd97_4


Proceed ([y]/n)? y
# 输入y开始安装python相关包
#输入下面指令进入虚拟环境
(base) C:\Users\KYX-015> conda activate env_test

(env_test) C:\Users\KYX-015>   
#输入 conda list 查看虚拟环境下的包
(env_test) C:\Users\KYX-015>conda list
# packages in environment at D:\anaconda\envs\env_test:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
ca-certificates           2020.7.22                     0    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
certifi                   2020.6.20                py37_0    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
openssl                   1.1.1h               he774522_0    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
pip                       20.2.3                   py37_0    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
python                    3.7.1                h8c8aaf0_6    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
setuptools                50.3.0           py37h9490d1a_1    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
sqlite                    3.33.0               h2a8f88b_0    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
vc                        14.1                 h0510ff6_4    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
vs2015_runtime            14.16.27012          hf0eaf9b_3    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
wheel                     0.35.1                     py_0    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
wincertstore              0.2                      py37_0    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
zlib                      1.2.11               h62dcd97_4    https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
3）选择合适版本的pytorch包
# 选择合适的pytorch版本，用conda search pytorch查找当前路径所有pytorch的版本（包括默认源路径和添加源路径）
(env_test) C:\Users\KYX-015>conda search pytorch
Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel
pytorch                        1.0.1 cpu_py36h39a92a0_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.0.1 cpu_py36h39a92a0_0  pkgs/main
pytorch                        1.0.1 cpu_py37h39a92a0_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.0.1 cpu_py37h39a92a0_0  pkgs/main
pytorch                        1.3.1 cpu_py36h9f948e0_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.3.1 cpu_py36h9f948e0_0  pkgs/main
pytorch                        1.3.1 cpu_py37h9f948e0_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.3.1 cpu_py37h9f948e0_0  pkgs/main
pytorch                        1.4.0 cpu_py36ha775e86_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.4.0 cpu_py36ha775e86_0  pkgs/main
pytorch                        1.4.0 cpu_py37ha775e86_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.4.0 cpu_py37ha775e86_0  pkgs/main
pytorch                        1.4.0 cpu_py38ha775e86_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.4.0 cpu_py38ha775e86_0  pkgs/main
pytorch                        1.5.0 cpu_py37h9f948e0_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.5.0 cpu_py37h9f948e0_0  pkgs/main
pytorch                        1.6.0 cpu_py37h538a6d7_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.6.0 cpu_py37h538a6d7_0  pkgs/main
pytorch                        1.6.0 cpu_py38h538a6d7_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.6.0 cpu_py38h538a6d7_0  pkgs/main
# 显然在当前路径下没有cuda版本的pytorch，这里我们再添加一个pytorch的源路径
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
#这时候你再输入conda search pytorch就会有很多个版本的pytorch了，下面列举部分版本
pytorch                        1.4.0 py3.7_cuda92_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.4.0     py3.8_cpu_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.4.0 py3.8_cuda101_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.4.0 py3.8_cuda92_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 cpu_py37h9f948e0_0  anaconda/pkgs/main
pytorch                        1.5.0 cpu_py37h9f948e0_0  pkgs/main
pytorch                        1.5.0     py3.5_cpu_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 py3.5_cuda101_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 py3.5_cuda102_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 py3.5_cuda92_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0     py3.6_cpu_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 py3.6_cuda101_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 py3.6_cuda102_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 py3.6_cuda92_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0     py3.7_cpu_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 py3.7_cuda101_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
pytorch                        1.5.0 py3.7_cuda102_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
#可以观察，pytorch版本的不同是对应不同的python和cudatoolkit版本
#我们环境的python版本为3.7.1，同时选择cuda为9.2的pytorch
pytorch                        1.4.0 py3.7_cuda92_cudnn7_0  anaconda/cloud/pytorch
4）安装cuda版本的pytorch、torchvision
# 进入pytorch官网 https://pytorch.org/
# 根据系统类型、cuda or cpu以及一些版本，生成conda install 指令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
#这里 -c 是表示从默认源下载，速度会很慢的，所以这里要删掉，从我们指定的镜像源下载
#指定pytorch1.4.0以及cudatoolkit9.2版本，因此输入以下指令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.2 pytorch==1.4.0
#安装完成之后用conda list 查看虚拟环境下安装的包
(env_test) C:\Users\KYX-015>conda list
5）验证pytorch、numpy、torchvision
(env_test) C:\Users\KYX-015>python
Python 3.7.1 (default, Oct 28 2018, 08:39:03) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import torch
>>> import numpy
>>> import torchvision
# 验证成功
6）安装opencv-python

不用conda安装，因为conda search只能找到opencv 版本

直接用pip方式安装，为了加快下载速度，-i 指定下载源

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

相关问题总结

1、pip、conda的区别

1）一般来说如果用conda安装不了的，你可以用pip下载，pip默认从官方源下载，速度比较慢，除非你用-i指定下载源

2）相比于pip，conda安装不仅安装指定的包，比如你用conda 安装pytorch，conda安装同时还会安装pytorch所需要支持的各种包。

3）与2）一样，用conda卸载除了卸载指定的包，相应的支持包也会一起被卸载。加入我们需要降级下载一个低版本的numpy，这时候应先用pip uninstall numpy 卸载当前环境下的numpy，再用conda install numpy==1.14.0 去安装低版本的numpy

2、包之间的版本冲突

配置环境最常见的问题就是不同包之间的版本冲突问题，就比如说pytorch1.0.0仅支持低于1.15.0的numpy版本。有一种情况比如你要安装一个matlibplot，你直接用conda install matplotlib进行安装，这时候会默认给你安装匹配当前python的最新的matplotlib以及对应的numpy（为matplotlib的支持包），如果这时候numpy的版本高于1.15.0。哦豁！肯定会报错了！

1）一般我们单独安装一些包的时候，用pip会比较保险，速度慢的问题可通过指向源解决；

2）用conda单独安装一些包的时候，注意一些一些支持包的更新覆盖。比如我们现在安装一个包matplotlib！

#如果在当前的源路径下找不到适合版本的matlibplot，直接进入清华镜像源网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/查看matlibplot版本，用 -i指定源地址
#一般都是可以找到的
#这里我们的numpy版本为1.19.1，python版本为3.7.1--->所以选择matplotlib==3.1.2 
matplotlib                     3.1.2  py37h64f37c6_0  anaconda/pkgs/main
matplotlib                     3.1.2  py37h64f37c6_0  pkgs/main
#输入conda install matplotlib==3.1.2  显示如下
The following NEW packages will be INSTALLED:

  cycler             anaconda/pkgs/main/win-64::cycler-0.10.0-py37_0
  icu                anaconda/pkgs/main/win-64::icu-58.2-ha925a31_3
  kiwisolver         anaconda/pkgs/main/win-64::kiwisolver-1.2.0-py37h74a9793_0
  matplotlib         anaconda/pkgs/main/win-64::matplotlib-3.1.2-py37_1
  matplotlib-base    anaconda/pkgs/main/win-64::matplotlib-base-3.1.2-py37h64f37c6_1
  pyparsing          anaconda/pkgs/main/noarch::pyparsing-2.4.7-py_0
  pyqt               anaconda/pkgs/main/win-64::pyqt-5.9.2-py37h6538335_2
  python-dateutil    anaconda/pkgs/main/noarch::python-dateutil-2.8.1-py_0
  qt                 anaconda/pkgs/main/win-64::qt-5.9.7-vc14h73c81de_0
  sip                anaconda/pkgs/main/win-64::sip-4.19.8-py37h6538335_0
  sqlite             anaconda/pkgs/main/win-64::sqlite-3.33.0-h2a8f88b_0
  tornado            anaconda/pkgs/main/win-64::tornado-6.0.4-py37he774522_1

The following packages will be UPDATED:

  openssl              anaconda/pkgs/free::openssl-1.0.1k-1 --> anaconda/pkgs/main::openssl-1.1.1h-he774522_0


Proceed ([y]/n)?
#这时候要注意观察到哪一些包会被更新
#这里openss1被更新升级了，其他关键的支持包numpy没有被改变，我们输入y继续安装即可
#但如果numpy被要求更新，我们应该选择适合版本的matplotlib去匹配当前的numpy

简单进行验证

(env_test) C:\Users\KYX-015>python
Python 3.7.1 (default, Oct 28 2018, 08:39:03) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import matplotlib
>>> quit()

腾出时间总结！！！！！！看完记得点赞！！！！！！

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转载自blog.csdn.net/qq_40859802/article/details/109100491
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