prefacio
Debido a que pasé mucho tiempo instalando el entorno antes y también busqué mucho en línea, pensé en escribir uno yo mismo para ayudar a todos a instalarlo rápidamente, evitar desvíos y comenzar rápidamente el camino hacia la profundidad.
1. Determine si hay una Nvidia (tarjeta gráfica Nvidia)
Permítanme tomar como ejemplo el sistema Windows 10 de mi computadora de escritorio.
Paso 1: haga clic con el botón derecho en el menú Inicio y seleccione Administrador de tareas en la opción emergente.
Esta es la página en la que entras. Esta máquina no tiene GPU.
Este tiene una GPU
Primero haga clic en opciones de rendimiento, luego haga clic en GPU. El nombre de la GPU se mostrará en la esquina superior derecha. Solo las computadoras con tarjetas gráficas NVIDIA pueden instalar la versión de GPU; de lo contrario, solo se puede instalar la versión de CPU. Escribiré dos partes, puedes elegir mirar según tu computadora.
2. versión de CPU
2.1 Instalar Anaconda
Primero vaya al sitio web oficial para descargar Anaconda.
- Haga clic en descargar para descargar la última versión.
Una vez completada la descarga, simplemente ejecute el siguiente paso.
Presta atención al camino, lo mejor es que sea en inglés.
A continuación, marca las casillas según tus preferencias personales y podrás instalarlas en el siguiente paso sin preocuparte por ello.
Entonces, ¿cómo verificar si está instalado?
En el menú de inicio, busque Anaconda con el ícono verde. Haga clic para abrir la interfaz gráfica de Anaconda. Haga clic en el
entorno y vea la base (raíz). Este es el entorno virtual predeterminado, lo que significa que lo hemos instalado correctamente.
2.2 Crear un entorno virtual
¿Por qué necesitas aprender esto? De hecho, justo después de instalar Anaconda, vendrá con un entorno básico. Sin embargo, cada uno de nuestros proyectos posteriores requiere diferentes paquetes de instalación, para evitar conflictos podemos configurar un entorno virtual para cada proyecto para que no interfieran entre sí.
Las dos anteriores son las posiciones de la ventana de comandos de Anaconda, simplemente haga clic en ellas.
conda env list
Ingrese el comando anterior para ver cuántos entornos virtuales hay actualmente.
• Cree un nuevo entorno virtual con el comando conda create
• conda create –n 虚拟环境名字 python=版本
La demostración es la siguiente:
Aparecerá la siguiente imagen,
simplemente ingrese y y luego espere la instalación. Después de eso, verifíquelo con el comando, de la siguiente manera, es exitoso.
2.3 Instalar pytorch
Espere, hay otro problema antes de la instalación: debido a que todas nuestras instrucciones de instalación se descargan de canales extranjeros, la velocidad de descarga será muy lenta.
Entonces, si queremos descargar rápidamente, aún tenemos que usar una dirección espejo nacional.
conda config --show
Ingrese el comando anterior para ver la dirección de nuestro canal.
Ahora el canal en nuestro entorno es el predeterminado, lo que significa que descargará el paquete desde el extranjero.
También se puede ver con el siguiente comando.
conda config --get
Aquí hay algunas direcciones espejo.
| Nombre de la imágen | Se utiliza para crear una dirección espejo del entorno. |
|---|---|
| Espejo Tsinghua | https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main |
| Espejo de la Universidad de Estudios Extranjeros de Beijing | https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main |
| espejo alibaba | http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main |
Con respecto a agregar la dirección del canal, se recomienda especificar el canal de instalación durante la descarga en lugar de cambiar directamente el archivo de configuración, de esta manera la posibilidad de errores es relativamente pequeña. También proporcionaré este método a continuación, pero no lo recomiendo .
- Agregue la dirección del canal al archivo de configuración
conda config --add channels 通道地址
Entonces, ¿cómo verificar si se agrega?
O use el comando get arriba
También se marcará aquí que el canal recién agregado se usará primero. Si el nuevo canal no está disponible, se usará el canal predeterminado para encontrarlo.
- ¿Qué pasa si quieres eliminar el canal ahora mismo? Utilice el siguiente comando
conda config --remove channels 通道地址
- Piense en un problema antes de instalar pytorch y desee instalar pytorch en ese entorno.
El valor predeterminado está en el entorno básico (base), por ejemplo, quiero instalar el espejo de anillo virtual de yolov8 ahora.
conda activate yolov8
- Ingrese el comando anterior para ingresar al entorno virtual donde desea instalar pytorch. Lo anterior es para instalar pytorch en el entorno virtual de yolov8.
Ingrese al sitio web oficial de pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch//这种就是直接从国外下载了
La siguiente es la versión acelerada por espejo.
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly –c 镜像地址
Tome la fuente espejo de Tsinghua como ejemplo:
aparece la siguiente imagen, ingrese y y
aparecerá la siguiente imagen, lo que significa que la instalación está completa
2.4 Verificar si pytorch se instaló correctamente
-
Active el entorno virtual correspondiente (el entorno virtual donde instaló Pytorch)
conda activate 虚拟环境名
-
Entrada
conda list, vea si hay pytorch o torch.
Por ejemplo, aquí está pytorch -
Ingrese Python
-
Tipo antorcha de importación
-
Entrada
torch.cuda.is_available(), este comando es para verificar si nuestra computadora puede usar GPU, porque no, por supuesto que es falso. -
Si se muestra Falso, significa que nuestra instalación de PyTorch se realizó correctamente.
3. Versión GPU
3.1 Instalar Anaconda
- Primero vaya al sitio web oficial para descargar Anaconda.
-
Haga clic en descargar para descargar la última versión.
-
Una vez completada la descarga, simplemente ejecute el siguiente paso directamente
Presta atención al camino, lo mejor es que sea en inglés.
A continuación, marca las casillas según tus preferencias personales y podrás instalarlas en el siguiente paso sin preocuparte por ello.
Entonces, ¿cómo verificar si está instalado?
En el menú de inicio, busque Anaconda con un ícono verde, haga clic para abrir la interfaz gráfica de Anaconda.
Haga clic en el entorno y vea la base (raíz), que es el entorno virtual predeterminado, lo que significa que nuestra instalación fue exitosa.
3.2 Crear un entorno virtual
¿Por qué necesitas aprender esto? De hecho, justo después de instalar Anaconda, vendrá con un entorno básico. Sin embargo, cada uno de nuestros proyectos posteriores requiere diferentes paquetes de instalación, para evitar conflictos podemos configurar un entorno virtual para cada proyecto para que no interfieran entre sí.
Las dos anteriores son las posiciones de la ventana de comandos de Anaconda, simplemente haga clic en ellas.
conda env list
Ingrese el comando anterior para ver cuántos entornos virtuales hay actualmente.
• Cree un nuevo entorno virtual con el comando conda create
• conda create –n 虚拟环境名字 python=版本
La demostración es la siguiente:
Aparecerá la siguiente imagen,
simplemente ingrese y y luego espere la instalación. Después de eso, verifíquelo con el comando, de la siguiente manera, es exitoso.
3.3 Preparación para CUDA
Si desea utilizar la GPU, primero debe comprender la GPU de su computadora.
Haga clic derecho en el menú Inicio, haga clic en Administrador de tareas, ingrese el rendimiento para verificar el modelo de GPU de su computadora.
Primero instale el último controlador de la tarjeta gráfica , ingrese al sitio web oficial para elegir la configuración que se adapte a su computadora, mi configuración es la siguiente.
Simplemente instálelo directamente después de descargarlo.
Luego verifique la versión del controlador de su computadora, win+r, ingrese cmd y luego ingrese el siguiente comando
nvidia-smi
La versión de mi controlador CUDA es 11.6, lo que significa que la versión máxima de API en ejecución que el controlador puede admitir es 11.6. Si quiero instalar la versión de CUDA Runtime (versión en ejecución), debo asegurarme de que la versión del controlador CUDA >= versión de CUDA Runtime, es decir, 11.6 y anterior.
De hecho, después de instalar Anaconda, Anaconda proporcionará un kit de herramientas cudatoolkit, que también contiene la API de ejecución de CUDA y se puede usar para reemplazar el kit de herramientas CUDA CUDA oficial. Consulte la versión oficial de API en ejecución de CUDA.
nvcc -V
Puede ver que es 11.1, lo que significa que es mejor elegir la versión 11.1-11.6 de cuda al instalar pytorch en mi computadora.
3.4 Instalar pytorch
Espere, hay otro problema antes de la instalación: debido a que todas nuestras instrucciones de instalación se descargan de canales extranjeros, la velocidad de descarga será muy lenta.
Entonces, si queremos descargar rápidamente, aún tenemos que usar una dirección espejo nacional.
conda config --show
Ingrese el comando anterior para ver la dirección de nuestro canal.
Ahora el canal en nuestro entorno es el predeterminado, lo que significa que descargará el paquete desde el extranjero.
También se puede ver con el siguiente comando.
conda config --get
Aquí hay algunas direcciones espejo.
| Nombre de la imágen | Se utiliza para crear una dirección espejo del entorno. |
|---|---|
| Espejo Tsinghua | https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main |
| Espejo de la Universidad de Estudios Extranjeros de Beijing | https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main |
| espejo alibaba | http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main |
agregar canal
conda config --add channels 通道地址
Entonces, ¿cómo verificar si se agrega?
O use el comando get arriba
También se marcará aquí que el canal recién agregado se usará primero. Si el nuevo canal no está disponible, se usará el canal predeterminado para encontrarlo.
¿Qué pasa si quieres eliminar el canal ahora mismo? como sigue
conda config --remove channels 通道地址
Con respecto a agregar la dirección del canal, se recomienda especificar el canal de instalación durante la descarga en lugar de cambiar directamente el archivo de configuración, de esta manera la posibilidad de errores es relativamente pequeña. No se recomienda cambiar directamente el archivo de configuración.
Piense en un problema antes de instalar pytorch y desee instalar pytorch en ese entorno.
El valor predeterminado está en el entorno básico (base), por ejemplo, quiero instalar el espejo de anillo virtual de yolov8 ahora.
conda activate yolov8
Ingrese el comando anterior para ingresar al entorno virtual donde desea instalar pytorch. Lo anterior es para instalar pytorch en el entorno virtual de yolov8.
Ingrese al sitio web oficial de pytorch
3.4.1 método de instalación de conda (no recomendado)
Cuando entré y descubrí que CUDA era inconsistente, fui a la versión anterior para encontrarlo.
Cada uno lo busca según sus propias necesidades ambientales, y yo finalmente elijo este. Si la red aún está disponible, simplemente use el sitio web oficial para descargarla.
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
A continuación se describe cómo descargar un espejo.
Paso 1: debido a que la descarga de cudatoolkit es muy lenta, especifique un espejo por separado
Conda install cudatoolkit=版本 –c 镜像地址
| Nombre de la imágen | Se utiliza para crear un entorno espejo de dirección-cudatoolkit |
|---|---|
| Espejo Tsinghua | https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main |
| Espejo de la Universidad de Estudios Extranjeros de Beijing | https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main |
| espejo alibaba | http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main |
Segundo paso:
conda install pytorch torchvision torchaudio -c 镜像地址
| Nombre de la imágen | Dirección espejo: pytorch, torchvision, torchaudio |
|---|---|
| Espejo Tsinghua | https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ |
| Espejo de la Universidad de Estudios Extranjeros de Beijing | https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ |
| espejo alibaba | http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ |
| Espejo de la Universidad de Nanjing | https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ |
Este será un buen seguimiento.
3.4.2 método de instalación de pipas (recomendado)
Ingrese al sitio web oficial de pytorch
Si su computadora puede instalar 11.7 o 11.8, simplemente péguelo y cópielo directamente en la ventana de Anaconda, si no, vaya a la versión anterior para encontrarlo como lo hice yo.
3.5 Verificar si pytorch se instaló correctamente
-
Active el entorno virtual correspondiente (el entorno virtual donde instaló Pytorch)
conda activate 虚拟环境名
-
Entra
pip listoconda listpara ver si hay pytorch o torch
Por ejemplo, aquí está la antorcha
3. Entrada python
4. Entrada import torch
6. Entrada torch.cuda.is_available(), este comando es para verificar si se puede usar nuestra GPU pytorch.
7. Si muestra Verdadero, significa que nuestra instalación de PyTorch fue exitosa.
Cuarto, instalación y configuración de pycharm
Primero ingrese al sitio web oficial de pycharm
Haga clic en descargar
Con descargar la versión comunitaria es suficiente.
Tenga en cuenta que la ruta está íntegramente en inglés.
Solo marqué .py y marqué los demás según mis necesidades. Simplemente vaya al siguiente paso y espere a que se complete la instalación.
Después de la instalación, en el menú de inicio, busque pycharm y ábralo.
Me gusta que sea un poco más brillante y ajustar el color de fondo aquí.
Iniciar un nuevo proyecto
Especifique usted mismo la ubicación del proyecto.
Debido a que ya hemos configurado el entorno antes, use nuestra configuración directamente, haga clic en agregar para encontrar la ubicación de nuestra configuración
Haga clic en orden de izquierda a derecha para encontrar la ubicación donde está instalada su anaconda.
Utilice el entorno que hemos creado, por ejemplo, aquí está yolov8
Haga clic en crear y se crea el proyecto.
Crear un archivo para probar
import torch
print(torch.cuda.is_available())
Haga clic derecho en el mouse y haga clic en ejecutar.
Esto significa éxito. Tenga en cuenta que la versión de la CPU debe ser False aquí.