Anaconda + Pytorch + Pycharm
Escribir al frente
- Antecedentes : el entorno de configuración puro de Xiaobai puede no ser autoconsistente en términos de lógica de configuración, pero cuando el destino haya llegado, se emparejará después de todo ~
- Ganancia : La mayor ganancia es que debes obligarte a leer el mensaje de error en inglés, puede haber sorpresas, en lugar de copiar y pegar inmediatamente cuando te encuentres con un error, es decir, ¡enfréntalo con valentía!
- Expectativa : puedo cambiar a Linux y Docker en el futuro, escuché que es muy fragante ~
- Configuración del sistema : WIN10 Professional 64-bit + RTX3070
- Entorno de instalación : Anaconda + Pycharm + Pytorch (versión GPU) + Cuda
Sugerencias: debido a que hice clic accidentalmente reboot now！, los mensajes de error y los resultados en la línea de comando no se pudieron guardar de manera oportuna. Puede crear sus propios cerebros ~ Además, no se preocupe si encuentra mensajes de error, siempre y cuando búscalo con paciencia, ¡debe haber una solución! Les deseo a todos felices pisando el hoyo ~
Proceso
Instalar el entorno relacionado con Python
El entorno relacionado con Python son principalmente los tres paquetes principales de Python + anaconda bucket + compilador de pycharm (libre elección de IDE según las preferencias personales). Estos se pueden descargar del sitio web oficial y la instalación es más conveniente. Lo único a tener en cuenta es que estos deben agregarse a la ruta de la máquina durante el proceso de instalación, es decir, agregar a mi ruta . Tomando la instalación de anaconda como ejemplo, la primera opción es agregar una ruta, que debe estar marcada, y la segunda está vinculada a la versión python3.8 por defecto. Mi máquina está instalada con la versión python3.8, así que también la verifiqué. También debe tenerse en cuenta aquí que hay muchas versiones de Python y que los detalles de la operación entre diferentes versiones pueden ser diferentes.
Aunque el artefacto anaconda ha sido preinstalado con muchos paquetes de Python que usaremos, como numpy, matplotlib, sklearn, etc., aún podemos usar el paquete de descarga de la herramienta de administración de paquetes pip. Dado que la fuente de pip es muy lenta, podemos cambiar la fuente de espejo en este momento para aumentar instantáneamente la velocidad de descarga.
En el sistema de Windows, no se necesitan instrucciones de línea de comando, simplemente cree una nueva carpeta con el nombre C:\用户\Administrator( Administratores el nombre de usuario de mi host) pipy luego cree un nuevo pip.iniarchivo de configuración con el nombre de la carpeta. Abrir con el Bloc de notas, el contenido del archivo de configuración es el siguiente:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
Solo guárdalo y úsalo en la línea de comandos para pip install 你想安装的包名experimentar la velocidad de vuelo ~
Instalar cuda
CUDA se puede instalar en el sitio web oficial según sus necesidades.
Cabe señalar aquí que si su host ha preinstalado el controlador de gráficos y el controlador de gráficos (panel de control de la tarjeta N), no es un accidente, no podrá instalar ~ No se preocupe, solo necesita desinstalar todos los que tienen NVIDIA En este momento Programa, su computadora puede tener una pantalla parpadeante y la resolución puede reducirse. Después de instalar cuda, vuelva al sitio web oficial y descargue el controlador de la tarjeta gráfica nuevamente. Después de la instalación, todo vuelve a la normalidad.
Si descubre que no puede abrir el panel de control de la tarjeta N después de instalar el controlador de la tarjeta gráfica, también me he encontrado con este problema. . . Escribiré otra solución más tarde, también puede recuperarla usted mismo, todavía es relativamente fácil eliminarla.
Instalar pytorch
Hay muchos caminos en esta parte, todos pueden elegir por sí mismos, todos los caminos conducen a Roma. Lo clasifiqué, dividido aproximadamente en varias direcciones, y al mismo tiempo también marqué la dirección por la que caminaba. Nuevamente, varía de persona a persona ~
Determina la versión
El sitio web oficial de Control pytorch instalado pidió que seleccione su propia versión. Incluyendo la versión actual de pytorch (1.7.1, la instalación fuera de línea necesita encontrar el paquete correspondiente), sistema operativo, herramienta de administración de paquetes (conda o pip), lenguaje de programación (preste atención a la versión de python, el paquete de pytorch correspondiente para cada versión es también diferente) y versión cuda.
En los cuda安装capítulos, encontrará su propia versión de cuda. Si no lo encuentra, no importa, 打开N卡控制面板->帮助->系统信息->组件puede encontrar su propia versión.
La versión cuda que instalé es 11.1 (sin daño ~), solo seleccione 11.0 en la versión cuda de pytorch.
run this commandEs la instrucción de instalación en línea de pytorch. Si lo usa directamente, la descarga puede agotarse y la instalación fallará. Por lo tanto, cambiar la fuente es su única forma.
fuente de cambio conda
Abrir en anaconda powershell prompt.
Ingrese el siguiente comando en la línea de comando para cambiar la fuente de conda a Tsinghua.
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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/
En conda create/install 包名instrucciones posteriores , encontré un CondaHTTPErrorerror. Encontré una forma viable a través de Baidu, fui a C:\用户\Administratorbuscar el .condarcarchivo, defaulteliminé esa línea y luego httpsreemplacé todo en la dirección espejo httppara resolver el error.
Crea un entorno virtual
Necesitamos crear un entorno virtual que contenga el marco de pytorch (este entorno virtual jugará un papel clave en la configuración de pycharm), y puede ingresar a este entorno virtual la próxima vez que desee escribir código relacionado con pytorch.
Aún powershell promptingrese los siguientes comandos en anaconda :
conda create -n pytorch python=3.8.0
De esta manera pytorch, se crea un entorno virtual llamado (Nota: nómbrelo arbitrariamente, puede recordarlo). La versión de Python del entorno es 3.8 (Nota: Elija su propia versión, que se usa principalmente en el enlace de determinación de la versión de Pytorch) . Luego activa el entorno:
conda activate pytorch
Nota: A continuación, puede omitir la amarga historia de pisar el pozo y mirar directamente el enlace de instalación de pip ~
Instalación fallida de road-conda
Esto se divide principalmente en instalación fuera de línea e instalación en línea, no lo logré, woo woo woo ~
Instalación sin conexión
La instalación sin conexión consiste en encontrar la versión correspondiente de los paquetes pytorch y torchvision en Tsinghua Source y descargarlos en esta máquina. Por ejemplo, mi versión es pytorch-1.7.1-py3.8_cuda110_cudnn8_0.tar.bz2Harmony torchvision-0.8.2-py38_cu110.tar.bz2, y todos deberían determinar la versión de acuerdo con su propio entorno. Además, debe tenerse en cuenta que no hay ningún sufijo de paquete descargado en esta máquina .bz2y debe agregarse en la próxima instalación sin conexión.
Active el entorno virtual y busque la ubicación del paquete descargado, como se muestra en la figura (Mi ubicación local):
Luego ingrese las siguientes instrucciones para instalar sin conexión:
conda install --offline pytorch-1.7.1-py3.8_cuda110_cudnn8_0.tar.bz2
conda install --offline torchvision-0.8.2-py38_cu110.tar.bz2
Sin embargo, no tuve éxito en ese momento, como se muestra en la siguiente figura (Nota: incluso si se agrega, .bz2todavía informa un error PackageNotFoundError):
Al escribir este resumen, descubrí que hay otra solución que no he probado (estaba entumecida en ese momento ~), este blog parece ser factible. El entorno de instalación es muy informal, inténtelo de nuevo más tarde. Todos pueden pisar el hoyo primero ~
Instalación en línea
La instalación en línea es solo para ingresar las run this commandinstrucciones en el sitio web oficial de pytorch powershell prompt. Nota: ¡Primero active el entorno!
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
Después de usar este comando, no se informó ningún error. Sin embargo, se agotó el tiempo de descarga y parecía estar conectado a la fuente oficial. Después de Baidu, encontré esta solución . -c pytorchEliminar el final para conectarme a la fuente de Tsinghua que hemos configurado.
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0
Este comando se puede descargar con éxito, pero la versión descargada es pytorch1.6, no noté si las versiones de python y cuda coinciden (configuración para numb ~). No hay más remedio que desinstalar y reinstalar el entorno de pytorch.
La forma de instalar go-pip online
Después de activar el entorno, use directamente las run this commandinstrucciones en el sitio web oficial de pytorch :
pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Aunque se ha cambiado la fuente de pip, el problema del tiempo de espera de descarga puede seguir ocurriendo. En este momento, solo necesita agregar la fuente de espejo especificada:
pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
¡Finalmente apareció successfully! Desafortunadamente, no hay captura de pantalla antes de reiniciar ~
verificación
Hay muchos métodos de verificación, aquí hay un método simple.
Después de que la instalación sea exitosa, no se vaya powershell prompt. Ingrese para pythoniniciar el entorno de compilación de Python en el entorno virtual actual, y luego >>>ingrese el siguiente código (Ingrese una línea para cada línea, y no se informa ningún error en Enter, lo que significa que la instalación es exitosa)
import torch
torch.cuda.is_available()
# 输出true，安装成功
Si aún no se siente cómodo, también puede consultar el guión de verificación de Zhihui Jun, el gran dios de la estación b . También lo probé y también puedo ver el proceso de entrenamiento normal.
Configurar para pycharm
Finalmente llegó al último paso, ¡coge un arma en la mano para trabajar! ¡Aquí elijo pycharm para programar! Si creamos un nuevo proyecto directamente y luego import torch, es probable que informe un error. Porque el entorno virtual en el que nos encontramos en este momento no es el entorno conda que creamos con el marco de pytorch. Nota: ¡El entorno virtual conda que configuramos está instalado en anacondala envscarpeta por defecto !
Entonces, la pregunta es, ¿cómo agregamos el entorno conda que creamos al entorno del proyecto actual?
Como se muestra en la figura a continuación, primero busque File->Setting->Project:<当前项目名称>->Python Interpreterel ícono señalado por la flecha en el medio, luego haga clic en el ícono y seleccione para Add...ingresar a la página de agregar.
En la página de agregar, hay la siguiente secuencia de operaciones:
- Seleccione la izquierda
Conda Environment; - Seleccione el lado derecho
Exisiting environment; - Seleccione el
...icono en el extremo derecho para agregar el entorno virtual conda; - Agrega el
pytorchentorno virtual que creamos , que está instalado..\Anaconda\envs\...por defecto .
El pytorchentorno virtual denominado conda fue agregado exitosamente, a continuación se muestra el diagrama de operación de esta parte.
Finalmente, regrese a la Python Interpreterpágina y seleccione el pytorchentorno que acabamos de agregar .
Terminado con éxito, ¡ programemos felizmente!
