Este artículo registra principalmente cómo instalar pytorch en la computadora y configurar el entorno relevante en vscode, así como algunos problemas encontrados durante el proceso de configuración. Sin más preámbulos, comencemos ahora.
1. Instalar código VS
Vaya al sitio web oficial de Microsoft para descargar vs code , seleccione la versión de la comunidad e instálela de forma predeterminada
2. Instalar Anaconda
Vaya al sitio web oficial de Anaconda para descargar un paquete de instalación, preste atención a la versión de Python de su computadora, puede usarla en la consola
python -vCompruebe su número de versión. El mío es 3.9 así que descarga la última directamente
3. Descarga las herramientas CUDA
1. Determine la versión de CUDA compatible con su tarjeta gráfica
Busque " Información del sistema " en la esquina inferior izquierda del panel de control de NVIDIA y busque la versión compatible de CUDA en " Componentes ".
Vaya a la página de descarga de CUDA y seleccione la versión de CUDA apropiada para su computadora para descargar. Si no puede encontrar la versión correspondiente en la página predeterminada, puede encontrar la versión histórica a continuación.
Puede optar por personalizar la instalación durante la instalación para evitar instalar el depósito familiar (de hecho, ya se instaló), elijo desmarcar Integración VS e instalar todo lo demás. Por supuesto, si la memoria de la unidad C no es suficiente, también puede especificar otra unidad y no tendrá ningún efecto.
Una vez completada la instalación, el entorno se implementará automáticamente. Si no hay un entorno de implementación automática, puede consultar cómo implementarlo en Baidu.
Luego use el código para verificar el entorno en CMD
nvcc --version
2. Descarga el módulo CUDnn
CUDnn se utiliza para la computación de redes neuronales. La dirección de descarga es CUDnn download . Después de completar el registro, seleccione la versión de CUDA correspondiente para descargar. Después de la descarga, descomprima las tres carpetas del paquete comprimido en el lugar donde se instaló CUDA antes.
Para obtener más información, consulte esta publicación de blog Tutorial de instalación de CUDA
3. Instalar PyTorch
Vaya al sitio web oficial https://pytorch.org/ , elija su situación correspondiente y obtenga una contraseña de instalación
Pegue esta oración directamente en la consola de Anaconda y espere a que la instalación se realice correctamente. Si se hace, significa que la instalación se realizó correctamente. Algunas redes domésticas pueden experimentar fallas en la instalación/descarga lenta. Puede consultar Cómo resolver el problema de la descarga lenta de pytorch y reemplazar el espejo Tsinghua para resolverlo.
4. Configurar Código VSC
1. Instala el complemento
Se recomienda instalar los siguientes complementos
2. Configurar el intérprete
Seleccione el entorno en la esquina inferior derecha de vscode
Seleccione el intérprete de pytorch, si no, puede encontrarlo en la ruta de instalación
Si comete un error, puede intentar configurar el entorno (no lo he configurado de todos modos, puede buscar en Baidu si es necesario)
3. Un pequeño problema
Probé después de completar la configuración y descubrí que el número de versión de numpy es inconsistente con el número de versión de pytorch, puede usar
pip list
or
conda listPara verificar el número de versión, si es incorrecto, recuerde el número de versión correcto que le solicita el compilador y ejecute el siguiente código en la consola de Anaconda para resolver el problema
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.18.2 --替换为你需要的版本finalmente funciona perfectamente
