【Pytorch】Pytorch深度学习实战教程：超分辨率重建AI与环境搭建

一、基础开发环境搭建

1）cuda安装

需要根据自己的显卡的型号选择支持的CUDA版本

显卡驱动查看：

鼠标右键

CUDA安装版本查看：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

注意看自己的电脑配置，我的电脑最高可安装CUDA 11.7 Update 1，再高电脑就安装不了了

版本是向下兼容的

安装 CUDA 11.7 Update 1

CUDA安装地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

然后等待下载

一直下一步就行

安装好后，需要再配置下系统的环境变量，电脑->鼠标右键->属性->高级系统设置->环境变量->Path：

如果你安装的cuda没有NVSMI这个文件夹就直接跳过这步！！！

注意：高版本的显卡驱动不需要做这步！高版本的显卡驱动不需要添加环境变量！

配置好后，就可以在cmd中使用nvidia-smi指令查看显卡的使用情况


至此，CUDA完成

2）安装Anaconda 3

Anaconda是Python的包管理器和环境管理器，可以方便我们安装Python的第三方库

Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual

安装包的版本根据电脑系统选择

下载后默认下一步安装即可

官网如果下载过慢，也可以使用清华开源软件镜像网站

清华镜像网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

安装好后，需要添加系统环境变量，方法与安装CUDA时一样：

D:\Softwares\Anaconda
D:\Softwares\Anaconda\Scripts

路径改为自己安装的Anaconda路径即可。

配置好后，在cmd中运行conda -V没有报错，有版本信息输出，说明配置成功。

Anaconda 镜像使用帮助：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

修改用户目录下的.condarc文件

C:\Users\Cappuccino\.condarc

将文件内容修改为：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

输入指令：

conda create -n Cappuccino jupyter notebook cudnn

输入y确认，安装第三方库

等待慢慢下载

再跑一遍

安装完成后，使用指令activate Cappuccino 切换到名为Cappuccino的虚拟环境中

每个虚拟环境都是独立的，互不影响，这样就可以在一台电脑上，配置多个开发环境，避免冲突问题。

至此，Anaconda配置完成。

二、AI算法的部署与运行

1）算法环境搭建

打开想要运行的Real-ESRGAN项目

项目地址：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN

Pytorch官网：https://pytorch.org/

将运行命令复制

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

Pytorch安装完成：

使用conda clean 清理下缓存

conda clean --all

打包安装所有的第三方依赖库

首先将项目Real-ESRGAN-master里面requirements.txt中已安装好的删除掉

然后执行

python -m pip install -r requirements.txt

至此，算法环境搭建完成

2）算法运行

下载训练好的模型

将模型放到工程目录的experiments/pretrained_models目录下

输入以下命令，运行算法：

python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs --face_enhance

报错了，说明包导入的有问题

修改_init_.py文件

然后重新运行命令

inputs文件夹中的原图：

模型跑出来的：results文件夹中的图片

效果还是不错的

展示1：

展示2：