この記事では主に、コンピューターに pytorch をインストールし、vscode で関連する環境を構成する方法と、構成プロセス中に発生したいくつかの問題を記録します。さっそく始めましょう。
1.VSコードをインストールする
Microsoft の公式 Web サイトにアクセスしてvs code をダウンロードし、コミュニティ バージョンを選択して、デフォルトでインストールします。
2.アナコンダをインストールする
Anaconda 公式 Web サイト にアクセスしてインストール パッケージをダウンロードし、コンピューターの Python バージョンに注意してください。コンソールで使用できます。
python -vバージョン番号を確認してください。私のバージョンは3.9なので、最新のものを直接ダウンロードしてください
3. CUDA ツールをダウンロードする
1. グラフィックス カードがサポートする CUDA バージョンを確認します。
NVIDIA コントロール パネルの左下隅にある「システム情報」を見つけて、「コンポーネント」でサポートされている CUDA バージョンを見つけます。
CUDA ダウンロード ページ に移動し、ダウンロードするコンピュータに適切な CUDA バージョンを選択します。デフォルトのページで対応するバージョンが見つからない場合は、以下で過去のバージョンを見つけることができます。
インストール中に、ファミリー バケット (実際にはすでにインストールされています) のインストールを回避するために、インストールをカスタマイズすることを選択できます。ここでは、VS Integration のチェックを外し、その他すべてをインストールすることにしました。もちろん、C ドライブのメモリが足りない場合は、別のドライブを指定することもできますが、効果はありません。
インストールが完了すると自動で環境が展開されますが、自動展開環境がない場合はBaiduで展開方法を確認できます。
次に、コードを使用して CMD の環境を確認します。
nvcc --version
2. CUDnn モジュールをダウンロードする
CUDnn はニューラル ネットワーク コンピューティングに使用されます。ダウンロード アドレスはCUDnn downloadです。登録が完了したら、対応する CUDA バージョンを選択してダウンロードします。ダウンロード後、圧縮パッケージ内の 3 つのフォルダーを CUDA がインストールされていた場所に解凍します。
詳細については、このブログ投稿「CUDA インストール チュートリアル」を参照してください。
3.PyTorchをインストールする
公式 Web サイトhttps://pytorch.org/にアクセスし、該当する状況を選択し、インストール パスワードを取得します。
この文を Anaconda コンソールに直接貼り付け、インストールが成功するまで待ちます。完了した場合は、インストールが成功したことを意味します。一部の国内ネットワークでは、ダウンロードが遅い/インストールが失敗する可能性があります。pytorchのダウンロードが遅い問題を解決する方法と清華ミラーを交換して解決する方法を参照してください。
4.VSCodeの設定
1. プラグインをインストールする
以下のプラグインをインストールすることをお勧めします
2. インタプリタを設定する
vscodeの右下隅にある環境を選択します
pytorch インタープリターを選択します。そうでない場合は、インストール パスで見つけることができます。
エラーが発生した場合は、環境を設定してみてください (まだ設定していません。必要に応じて Baidu で検索できます)。
3. ちょっとした問題
構成の完了後にテストしたところ、numpy のバージョン番号が pytorch のバージョン番号と一致していないことがわかりました。
pip list
or
conda listバージョン番号を確認するには、それが間違っている場合は、コンパイラーが要求する正しいバージョン番号を覚えておき、Anaconda コンソールで次のコードを実行して問題を解決します。
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.18.2 --替换为你需要的版本ついに完璧に実行されました
