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1.アナコンダをインストールする
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等
Miniconda包括Conda、Python
conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换
Anaconda をインストールしていない学生は、次のインストール リンクを参照してください:
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/112442577
インストールされている CPU バージョンと GPU バージョンに応じて分類されますが、一般的にプログラムを実行するには、インストールが便利な CPU バージョンを使用することをお勧めします。
2. CPU バージョンの Pytorch をインストールする
1. 以下に示すように、Anaconda プロンプトを開きます。
2. 清華ミラーソース Web サイトを使用する
知らせ！イメージを切り替えた後にダウンロードが失敗した場合は、まずデフォルトのソースを切り替えてから、使用できる別の conda ソースを変更します (必ず最初にデフォルトを復元してから、別のソースを変更してください!!!)。デフォルトのソースが最初に:
conda config --remove-key channels
(1) 国内ミラーソースに切り替えて (そうでないとダウンロード速度が遅すぎる可能性があります)
、次の 4 行のコードをそれぞれ入力します。
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 --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
構成後、将来清華イメージを使用する必要がある場合、再度構成する必要はありません。
3.Pytorch環境を作成する
環境 pytorch を作成します。Python バージョン 3.8 を使用します。ここで、pytorch は仮想環境の名前であり、変更できます。
conda create -n pytorch_38 python=3.8
その後、読み込みプロセス中にプロンプトが表示されます。y を入力してインストールします。
環境が正常にインストールされているかどうかを確認する
conda info --envs
4 つの環境があり、そのうち pytorch が作成したばかりの環境であることがわかります。
4. 作成したばかりの pytorch 環境をアクティブ化します
activate pytorch_38
作成したばかりの pytorch 環境をアクティブ化します。
5.Pytorchをインストールする
独自のインストール バージョンに応じて、Pytorch 公式 Web サイトでインストール コマンド コードを探します。
Pytorch 公式 Web サイト: https://pytorch.org/
写真に示されているバージョンはコピーです。
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
コピーしたコードをコマンド ライン形式に貼り付けると、プロンプトが表示されます。y を入力してインストールを完了すると、「done」が表示されます。
6. インストールが成功したかどうかをテストする
Pythonと入力して、Pythonと入力してください
python
import torch と入力して、pytorch が正常にインストールされているかどうかをテストします。エラーが報告されなければ、インストールは成功です。
3. GPU バージョンをインストールします (コンピューターにはグラフィック カードが搭載されています)。
1. CUDA ソフトウェアドライバーがインストールされているかどうかを確認します
(1) ショートカット キー WIN+R を使用して cmd を入力します
(2) コマンド nvidia-smi を入力します
(3) CUDA のバージョン番号が表示されたら、3 番目のステップの操作を開始できます。それ以外の場合は、2 番目の章を参照してください。以下、cuda ドライバー ソフトウェアの構成:
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/121294644
2. 以下に示すように、Anaconda プロンプトを開きます。
3. 清華ミラーソース Web サイトを使用する
知らせ！イメージを切り替えた後にダウンロードが失敗した場合は、まずデフォルトのソースを切り替えてから、使用できる別の conda ソースを変更します (必ず最初にデフォルトを復元してから、別のソースを変更してください!!!)。デフォルトのソースが最初に:
conda config --remove-key channels
(1) 国内ミラーソースに切り替えて (そうでないとダウンロード速度が遅すぎる可能性があります)
、次の 4 行のコードをそれぞれ入力します。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
構成後、将来清華イメージを使用する必要がある場合、再度構成する必要はありません。
4.Pytorch環境を作成する
環境 pytorch を作成します。Python バージョン 3.8 を使用します。ここで、pytorch は仮想環境の名前であり、変更できます。
conda create -n pytorch_38 python=3.8
その後、読み込みプロセス中にプロンプトが表示されます。y を入力してインストールします。
環境が正常にインストールされているかどうかを確認する
conda info --envs
4 つの環境があり、そのうち pytorch が作成したばかりの環境であることがわかります。
5. 作成したばかりの pytorch 環境をアクティブ化します
activate pytorch_38
作成したばかりの pytorch 環境をアクティブ化します。
6.Pytorchをインストールする
独自のインストール バージョンに応じて、Pytorch 公式 Web サイトでインストール コマンド コードを探します。
Pytorch 公式 Web サイト: https://pytorch.org/
次のコマンドを入力します。
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11
そしてしばらくすると続行するか表示されるのでyを入力してEnterを押せばインストール可能です！！
7. CUDA が利用可能かどうかを確認します。
以下のコマンドを 1 つずつ入力し、出力が True であればインストールは成功です。
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
Return False 解決策
上記の手順に従ってインストールすれば、通常は問題ありません。False が表示される場合は、次の手順を試してトラブルシューティングを行ってください。 1. まず、グラフィック カードが CUDA をサポートしているかどうかを確認します (https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus)。 2. ドライバーが次のとおりであることを確認します。最新に更新 (ドライバーが cuda バージョンで相互にサポートされていることを確認してください)
参考記事：
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/112442423
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/121294644