マニュアルの概要：この記事では、アナコンダのインストール方法から、コンダにcudaを使用したPytorchのインストールまで、詳細に説明します。でこぼこの道で、ほとんどすべてのピットがほぼ完成しています。結果はあまり楽観的ではありません。Pytorchのインストールは未完了でした。アップ。インストール中に友人も同じ問題に遭遇したかどうかはわかりません。オンラインヘルパーは、pytorchのインストールエラーの問題をどのように解決しましたか。
さて、私が初めてブログを書いたとき、それは問題を解決することではなく、助けを求めることを始めることでした...
1. Anacondaをインストールします（インストール中に環境変数バージョンを追加します）
1.1ダウンロード
ダウンロードリンク：https ：//www.anaconda.com/download/
1.2インストール手順
1.2.1アンチウイルスソフトウェアを閉じて、[次へ]をクリックします
1.2.2ライセンス条項を読み、[同意する]をクリックします
1.2.3インストール先のユーザーを選択します。直接「JustMe」することをお勧めします
1.2.4パスの選択
- 図1に示すように、デフォルトのフォルダを認識できます。
- 図2の[参照...]をクリックして、自分でフォルダストレージパスを作成することもできます。
注：パスフォルダーに中国語を入れないでください。
1.2.5新しいインストールパスに追加するかどうかを選択します
ポイントを打つ！！「高度なインストールオプション」
その後の使用で、CMDを使用してconda（管理システム仮想環境）を開いて他の仮想環境を作成する必要がある場合、ここでのインストールは異なります。
- インストールで最初のオプション「AnacondaをPATH環境変数に追加する」がチェックされない場合、その後CMDを使用してcondaを入力すると、次のような存在しない状況が発生します。
- 将来そのような要件がある場合は、直接二重に選択してください。
- CMDを使用して実行する必要がない場合は、チェックしないことをお勧めします。Windowsの直下でアイコンを使用できます。この場合、デフォルトで2番目の項目をチェックして直接インストールするだけです。
- Anacondaをインストールして後で使用した場合、環境変数の追加をチェックしなかったため、上記の問題が発生します。次の方法で環境変数を構成することもできます。この部分が適切な場所と、インストール時に再選択することが推奨される理由を考えました。
このコンピューターを右クリックし（デスクトップのショートカットをクリックしないでください。ハハハハが見つからないので心配です）、クリックしてプロパティを入力します。
入力後、[システムの詳細設定]をクリックし、[環境変数]をクリックします。
システム変数でパスを見つけて選択し、[新規]をクリックします。
コンピューター上の下の図でAnacondaScriptのファイルの場所を見つけます
次に、それをコピーしてシステム変数パスに貼り付けて作成します。それでも機能しない場合は、環境変数のAnacondaに従って追加します。（参考までに、各自の設置経路が異なる場合がありますので、柔軟に調整する必要があります）
この後、環境テストの入力コンダがまだ応答せず、無効である場合でも、ダブルセレクションを直接アンインストールしてインストールすることをお勧めします。ハハハ、苦しむことを選択することはできません。だまされることを選択することはできません。
1.2.6インストールの待機
-しばらく待ってから、[次へ]をクリックします
- pycharmを見て、フォローアップの大物がいるでしょう、初心者を心配する必要はありません、次へに進みます
- [完了]をクリックすると、インストールが完了します。
1.3開始
最も個人的に使用されているのはJupyterNotebookです。これは、Pythonの初心者がコードを書くのに非常に適しており、直接呼び出すことができる多くのパッケージを単独でカバーします。これは非常に便利です。
スパイダーは、大物がこれを使ってコードを書いていると聞いており、個人的な使用は少ないです。詳細については、Baiduまでお問い合わせください。
あなたが私のような初心者であれば、他の人についてもっと学ぶ必要はありません。
1.4インストール後の環境変数のテスト
家に近い。
さて、たくさんのことをした後、それは今、二重選挙の奇跡の瞬間を目撃することに他なりません！
1.4.1 CMDを開き、管理者として実行します
1.4.2コンダを入力してください
比較すると、今回は成功したので、次のことに進むことができます...
2、CUDAをインストールします
2.1CUDAの概要
CUDAプリミティブは、GPUのデータサイエンスを強化します。これは、NVIDIAによって導入された汎用の並列コンピューティング構造であり、GPUが複雑なコンピューティングの問題を解決できるようにします。CUDAを使用して任意のアルゴリズムを書き直し、GPUで実行できます。実行中のCPUと比較すると、速度は非常に動いているように見えます。
2.2このマシンでサポートされているCUDAバージョンを確認してください
CUDAをインストールする場合は、CUDAバージョンとグラフィックカードドライババージョンの1対1の対応に注意する必要があります。CUDAバージョンとグラフィックカードドライババージョンに互換性がない場合、エラーが発生し、インストールを実行できません。雷のステッピングを個人的にテストして、互換性がないとどうなるかを実演したかったので、cuda10.2のウェーブを強制的にインストールしました。魔法は、それが最後までスムーズに進み、インストールが成功したことです。。。。インストールは正常にインストールされ、フォローアップの使用は機能しません。後で参照してください。
クリックして、このマシンのグラフィックカードドライバーバージョンを照会します。通常、右下隅にNVIDIA設定アイコンが直接表示され、右クリックしてNVIDIAコントロールパネルを開き、[システム情報]、[コンポーネント]をクリックして、マシンのグラフィックカードドライバーバージョンを確認します。たとえば、ここでは10.0です。 、とても低いです...赤ちゃんがコンピューターを買うときは彼らに注意を払うことをお勧めします。叔母のように、私は銃を持って横になります。
2.3CUDAをダウンロードする
ダウンロードURL：https ：//developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
PCグラフィックスドライバーのバージョンに応じて、このマシンと互換性のある（下位互換性のある）CUNDAバージョンをダウンロードし、クリックして対応するバージョンをダウンロードします。
2.4インストール手順
通常、カスタムインストールを選択することをお勧めします。合理化されたモードでは、メモリを占有するために不要なものをダウンロードする必要がある場合があります。これら4つの項目を確認することをお勧めします。（もう一度質問したい赤ちゃんがいるはずです。4つの主要なアイテムだけが表示されます。これをクリックすると、マイナーなアイテムが表示され、チェックボックスをオンにします。
インストールが完了しました。
2.5インストールが成功したかどうかをテストします
コンピュータでcudaの保存場所を見つけます。ncvv.exe（CUDA言語コンパイラ）が表示された場合は、インストールが完了し、テストを開始できることを意味します。
cmdを開き、「ncvv -V」と入力すると、インストールした10.2バージョンが表示されます。これは、インストールが成功したことを意味します。
コンピューターベイビーの能力を過大評価していたので、10.2を実行した場合に考えてみました。結果は図のようになりましたが、ようやく10.0を正直にインストールしました。案の定、あなたはまだ一致することはできませんね。
ncvv -Vを入力しても応答がない場合は、condaなどの環境変数が設定されていない可能性があります。次に、上記と同じ方法でcudaの環境変数を構成し、cudaのファイルの場所をパスに追加する必要があります。これはここでは繰り返されません。
コンピュータを買う余裕がないので、ここには10.0と10.2が入っていますが、10.2のフォローアップ操作には小さな問題があるはずなので、インストールする前に、このマシンでサポートされているcudaバージョンを確認する必要があることを再度宣言します。 。
3、Pytorchをインストールします
3.1Pytorchの紹介
Trochは、多数の機械学習アルゴリズムでサポートされている科学的なコンピューティングフレームワークであり、numpyに似たTensor操作ライブラリです。Pytorchは、TorchをベースにしたPythonオープンソースのマシン学習ライブラリです。TensorFlowと比較して、Pytorchの最大の利点はその柔軟性です。逆導出テクノロジーにより、遅延なしでニューラルネットワークの動作を迅速かつ任意に変更できます。また、Pytorchはnumpyに比べてGPUをサポートしていますが、numpyはサポートしていません。比較的大きなコードでは、両者の速度差が非常に大きくなります。Pytorchはnumpyを非常にうまく置き換えることができると言えます。
3.2新しいconda仮想環境
3.2.1Anacondaがインストールおよび構成されていることを確認します
すでに装備されているかどうかを知る方法は？CMDを開き、管理者として実行し、condaと入力すると、次の文字列が表示されます。これは、構成が成功したことを意味します。使用不可と表示された場合は、先に進んで環境構成を確認してください。
3.2.2現在の既存の環境を表示する
conda envlistまたはcondainfo--envsまたはcondainfo --eと入力して、既存の仮想環境を表示します。「*」は現在の環境を表します。
3.2.3国内ソースの構成（前または後に仮想環境を作成できます）
ここで説明したいのは、Pytorch仮想環境を作成したとき、「空にたどり着くのが難しい」という問題が多かったので、ここに国内ソースの構成を入れて、解決しています。環境が作成されると、新しく作成されたPytorch仮想環境で構成されます。ただし、論理的には、既存の基本環境で直接構成することも、環境なしで構成することもできます。結局のところ、ブロガーの記事は、その後の作成環境エラーは未構成の国内ソースが原因である可能性があると述べています。
清華大学のミラーソースアドレス：https：//mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
環境変数を構成している場合は、cmdで直接実行できます。環境変数を構成していない場合は、AnacondaPromptでコマンドを実行します。AnacondaPromptで実行することを選択しました。
- 以下をコマンドラインにコピーします
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
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/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 --set show_channel_urls yes
（これは後で構成したため、警告の状況が発生し、問題は大きくありません。okkkkにコピーするだけです）
- コマンド「condainfo」を入力して、ミラー構成が成功したかどうかを確認します。
これは、構成が成功したことを意味します。
3.2.4「Pytorch1.6」の新しい仮想環境を作成する
- AnacondaNavigatorのグラフィカルコントロールパネルから直接必要な仮想環境を作成します
私はここで孤独を作りました。あなたが私と同じなら、私は以下の伝統的な作り方をお勧めします。
- （）conda create -n <new_env_name> python = python XXと入力します。ここで、new_env_nameは設定環境の名前を示します（英語であれば、自由に名前を付けることができます、okkkkk）。XXは仮想環境を作成するPythonのバージョン番号です。
このステップを正常に作成した場合は、国内ソースを構成し、フォローアップのために新しい環境をアクティブ化できますが、私のプロセスはスムーズではありませんでした。長い間サークル内でCondaHTTPErrorエラーが発生しました。
上司からの回答を見に行きましたが、エラーの理由と解決策について2つの具体的な説明があります。
https://blog.csdn.net/wsjzzcbq/article/details/101052960
https://blog.csdn.net/qq_41282258/article/details/98961667
もともとは練習して解決できるか話したかったのですが、こういう方法で問題を解決する準備をしていると、戸惑って言葉で表現できないと感じました…3日かけて解決策を探してから、この方法を適用する前に、何度も試しましたが、このエラーレポートをこの記事に再度書き込む準備をしたとき、それは奇妙で突然行われました（cmdで）。これは...ネットワークの問題でもある可能性があるため、作成プロセス中に問題が発生した場合でも落胆しないでください。それが機能しない場合は、上記の2人のブロガーの方法に従って試してみてください。
上記のメソッドのいずれも正常に作成されない場合は、cmdで作成できない可能性があるため（おそらく）、Anaconda Promptを開いて、その中に新しい仮想環境を作成します。
この方法は、cmdで作成するのとまったく同じです。次に、conda create -n pytorch1.6 python = python 3.7と入力し、図に示すように、ここで？最後に「y」を入力します。これは「はい」を意味し、続行して続行します。これで完了です。
作成後、Anaconda Promptまたはcmdのどちらでも、conda env listと入力して、既存の環境を表示します。
新しい仮想環境が正常に作成されていることがわかります。Anaconda Promptでエラーを報告せず、一度成功したので、Anaconda Promptでエラーを作成し、cmdまたはAnacondaNavigatorの環境で作成が成功したかどうかを確認することをお勧めします。
3.2.5新しい環境をアクティブ化する
「condaactivate <environmentname>」と入力してアクティブにします。
このコマンドを使用して、環境を切り替えることもできます。
3.2.6Pytorchをインストールする
インストールコマンドの取得ポイント：https：//pytorch.org/
自分のニーズやマシンの状況に応じて、対応するオプションを選択してください（ここでも不幸になりたくないので、10.0がないのでcuda 10.2をチェックしましたが、誰にもなりたくありません）。
注意！国内の情報源が必要なため、公式ウェブサイトから-cpytorchを削除する必要があります、コピー
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
作成した仮想環境に移動します。問題がなければ、おめでとうございます。インストールが成功したかどうかをテストできますが、私の旅は大雑把です。cuda10.2を使用したpytorchであるかどうかに関係なく、CondaHTTPErrorとPackagesNotFoundErrorが報告されます。
ロングマーチロードで再びピットに足を踏み入れました...
それで解決策が見つからなかったので、コンダのインストールをあきらめて、pytorch公式ウェブサイトのpipインストールステートメントに従ってpytorchをインストールしようとしました。
とても嬉しかったので大丈夫だと感じましたが、その結果、亀が3％まで前進し、時間の経過とともにエラーが報告されました。
国内のミラーの構成がまだ非常に遅くて失敗する理由を本当に知りたいです...私はまた、Tsinghuaソースステーションから対応するパッケージをダウンロードしてオフラインでインストールしようとしました。結果はまだ失敗しました。
さて、ピットはすべて完了しました、そして、それらは未完成です...
オンラインヘルプ大物、Pytorchインストールエラーの問題を解決する方法。