pycharm で pytorch 深層学習環境をインストールして構成する

pycharm に pycharm をインストールして設定する

前提条件

Anacondaとpycharmがインストールされている

グラフィックカードドライバーのバージョンを確認してください

ドライバーのバージョンを確認して、後で cuda ソフトウェアのバージョンを選択します

cuda バージョン、ここに実際の cuda バージョンがありますが、cuda ソフトウェアの下位バージョンを使用して上位バージョンを管理できます。上位バージョンは下位バージョンと互換性があることを理解してください。

適切な CUDA バージョンを選択します

上記のグラフィックス カード ドライバーのバージョンに従って cuda 管理ツール ソフトウェアを選択します

CUDA 12.1 リリースノート (nvidia.com)

対応する pytorch バージョンをダウンロードする

ダウンロードする必要がある pytorch と torchvision の 2 つがあります。下のリンクと上でインストールされている CUDA のバージョンに従って選択してください。組み合わせがあります。ランダムに選択しないでください。推奨事項については公式 Web サイトを参照してください (下のリンクを開いて表示してください)。

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

以下に例を示します。

組み合わせが決まったら、以下のリンクに従ってpytorchとtorchvisionのwhlファイルをダウンロードします

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

プロジェクトプロジェクトを作成する

プロジェクト内にpyファイルを作成します

仮想環境を作成する

conda は pytorch_gpu という名前の仮想環境を作成します: conda create -n pytorch_gpu01 python=3.8

仮想環境をアクティブ化する

仮想環境をアクティブ化します: conda activate pytorch_gpu

最初のアクティベーション時に考えられる問題

質問

解決策:ターミナルを初期化する Python のターミナルは、コンピューターに付属の PowerShell を使用します。

命令：conda init powershell

初期化後、仮想環境のアクティブ化を続けます。

それが機能しない場合は、conda init cmd.exe を変更してみてください。主な基礎は、以下のスクリーンショットに示すように、Teminal で使用されるタイプです。

仮想環境用の pytorch をインストールする

Terminal は、ダウンロードしたばかりの pytorch と torchvision の whl ファイル ディレクトリにディレクトリを切り替えます。以下に示すように、切り替えを避けるためにプロジェクトの直下に配置することをお勧めします。

Terminal で、この torch ファイルを pip install します。Tab キーを使用して現在のフォルダー内のファイルを切り替えて選択できるため、入力する必要はありません。

2 つの whl ファイルがインストールされており、pytorch ツールキットが仮想環境にインストールされていることを示します。次に、プロジェクトを仮想環境に関連付けると、プロジェクトは仮想環境でツールキットを使用できるようになります。

関連する仮想環境

作成された仮想環境は、anaconda がインストールされているディレクトリに配置されます。デフォルトで C ドライブにあるものもあれば、他のドライブにカスタムインストールされているものもあります。自分で見つけることができます。プロジェクトを仮想環境に関連付ける必要があります。環境。

以下の図に示すように、仮想環境を関連付けます。anaconda ディレクトリで envs フォルダーを見つけ、設定した仮想環境フォルダーに移動して、python.exe ファイルを見つけてクリックして選択します。確認後、Python プロジェクトが仮想環境に関連付けられます。

インストールが成功したかどうかをテストする

pyテストコード

import torch
print("hello torch{}".format(torch.__version__))

flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)

ngpu = 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3, 3).cuda())

試験結果

うまくいかない場合は、別のトーチバージョンに変更してみてください。私も別のバージョンに変更して成功しました。

仮想環境の削除

anaconda プロンプトを開きます。

現在の仮想環境を表示します: conda env list

指定した仮想環境を削除します: conda delete -n your_env_name (仮想環境名) --all

anaconda の仮想環境 pytorch_gpu もなくなった

または、anaconda の envs フォルダーに直接移動して削除します