Del curso Deep Eyes.
Nota 1: El propósito de instalar anaconda es crear un entorno virtual (se usa conda); el propósito de instalar pycharm es usarlo como compilador; el propósito de instalar cuda es instalar GPU (solo se puede omitir la CPU) .
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Notas 2: El tercer paso de la instalación anterior es muy importante, preste atención a la verificación, porque se refiere a agregar anaconda a las variables de entorno del sistema.
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国内可用Anaconda 源的镜像站及换国内源方法：
Conda
#中科大
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/
conda config --set show_channel_urls yes
#清华
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
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conda config --show查看用的哪个源
conda config --remove-key channels删除正在使用的源
Nota 3: Copie la fuente de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China o la Universidad de Tsinghua en la línea de comando, el propósito es usar conda para descargar el paquete de instalación más rápido.
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conda create -n pytorch_1.4.0_cpu python=3.7#CPU
conda create -n pytorch_1.4.0_gpu python=3.7#GPU
Nota 4: Este comando es para crear un nombre para el entorno virtual de pycharm, donde pytorch_1.4.0_cpu está personalizado (el nombre es fácil de recordar, más corto es mejor). Durante este proceso de descarga, si es muy lento, puede cambiar la fuente de espejo de un lado a otro (recuerde eliminar primero al cambiar, hay un comando de eliminación arriba). Como se muestra en la figura siguiente, puede haber muchos entornos virtuales y pytorch debe descargarse en el entorno virtual correspondiente.
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entonces ellos Puede utilizar conda para ver el entorno virtual creado.
conda activate pytorch_1.4.0_cpu#打开该环境
conda deactivate#退出当前环境
conda info --envs#查看所有的虚拟环境
Puede encontrarlo en envs en el directorio de instalación de anaconda.
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Notas 5: Elija la última versión anterior (profesional) para descargar, los pasos de activación se detallan en: https://shimo.im/docs/GJTqgHqh6kGYkKKY/read.
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Notas 6: Encuentra el nuevo entorno virtual creado en pycharm (búsqueda por directorio, básicamente en los envs del directorio de instalación de anaconda).
Luego abra pycharm, hay una terminal en la parte inferior de la página, que es equivalente a la línea de comando del sistema. (Haga una pausa aquí primero, no cierre)
conda activate pytorch_1.4.0_cpu
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Notas 7: Si la GPU es no instalado, este paso se puede omitir.
sitio web oficial de cuda: https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive (si la instalación falla, elija una instalación personalizada al instalar nuevamente y use Visual Studio Intergration)
Luego, verifique si la instalación es exitosa ( lugar de instalación En el directorio, marque nvcc -V), como sigue:
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Nota 8: Aquí está para instalar cudnn, se requiere registro, dirección: https://developer.nvidia.com/cudnn, y luego haga clic en descargar. (Para corresponder a cuda versión 10.1)
Finalmente, verifique si la instalación es exitosa (cd al directorio de instalación, verifique los dos bandwidthTest.exe deviceQuery.exe):
———————————————————————— - ——————————————————————— Después de
instalar cuda y cudnn, copie los tres archivos de cuda en cuda. (Tenga en cuenta que no es una copia directa) como sigue:
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Nota 9: Sitio web de instalación: https://pytorch.org/get-started/locally/
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Nota 10: Busque el sitio web seleccionado directamente y use la tecla de método abreviado Ctrf + F para buscar en el sitio web.
Versión de CPU: busque y descargue dos archivos, respectivamente, de la siguiente manera:
Versión de GPU: busque y descargue dos archivos, respectivamente, de la siguiente manera:
Nota 11: la CPU comienza con cpu; GPU comienza con cu. Ambos deben descargar antorcha y antorcha.
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Abrir Regresar Si pycharm no es cerrado, haga clic en el terminal en la parte inferior de la página para activar el entorno virtual de la CPU.
conda activate pytorch_1.4.0_cpu
cd C:\Users\YUE123\Downloads
dir
Primero agregue la fuente de espejo para acelerarlo:
#清华
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Comience a instalar antorcha y antorcha visión:
pip install torch-1.4.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.5.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl
(torch-1.4.0 + cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl y torchvision-0.5.0 + cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl deben encontrar el nombre de su instalación de acuerdo con el comando dir en este momento)
—— ———— ————————————————————————————————————————— Si
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