Processo de instalação do Pytorch e solução de problemas

1. Etapas de instalação

1. Instale o anaconda, mais fácil
2. Abrir Prompt do Anaconda (anaconda)
   
3. Verifique a versão Python instalada, aqui está a versão 3.7

python --version

4. Crie uma casa onde pytorch resida

conda create -n pytorch python=3.7

5. Ative a casa e entre no ambiente de configuração do pytorch

conda activate pytorch

6. Instrução de comando para mudar para a fonte do espelho Tsinghua

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

conda config --set show_channel_urls yes

(Nesta etapa, a maioria dos blogs na Internet não escreveu / win-64 / no final, mas eu pessoalmente acho que adicioná-lo pode ser mais rápido)

7. Instrução do comando de instalação do espelho Tsinghua

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

As instruções de instalação aqui podem ser configuradas no site oficial . Eu escolhi cuda 10.1. Um blog disse que se você instalar abaixo de 10, muitos problemas estranhos podem ocorrer. Observe que se você não tiver uma placa de vídeo da Nvidia, instale o pytorch rodando em uma CPU pura, que está escrito no site oficial. Ao mesmo tempo, você pode escolher a versão do pytorch e a versão do torchvision. Se você não escolher, a versão mais recente será baixada por padrão.

Acima estão todas as etapas para instalar o pytorch, mas haverá muitos problemas estranhos em circunstâncias normais.

A seguir estão as principais fontes de instalação dos três pacotes. Se a velocidade da rede não for boa o suficiente, você pode tentar baixá-lo localmente e importá-lo (não tentei aqui, porque foi instalado com sucesso depois)

三大包的安装源：
pytorch：	 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64::pytorch-1.7.1-py3.7_cuda101_cudnn7_0			----746.5Mb

mkl-2020.4                 |     hb70f87d_311       172.4 MB  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge::mkl-2020.4-hb70f87d_311

 cudatoolkit-10.1.243       |       h3826478_6       378.0 MB  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64::cudatoolkit-10.1.243-h3826478_6

8. Ver resultados
   
9. Se quiser adicionar outros pacotes ao pacote que acabou de fazer, você pode usar o comando diretamente. Aqui, pegue o pandas como exemplo:

pip install  pandas

Entre no diretório pytorch no Prompt do Anaconda (anaconda) e pressione o comando acima para

instalar com sucesso:

Ao mesmo tempo, você também pode gerenciá-lo manualmente diretamente no anaconda, como mostrado abaixo

Dois, teste

Verifique a versão instalada:

pip list

Código de teste:

//输入
python：
//进入python页面  
//输入：
import torch
//导入torch 没有错误提示说明导入成功
//输入：
torch.cuda.is_available()
//结果是 Ture 表示电脑的GPU可被torch使用

Observe que se você estiver executando em pycharm, você precisa configurar o compilador para executar

Três, a solução de alguns problemas

Pergunta 1: Sobre a resolução de erro de conda: Ambiente de solução: falhou com a solução congelada inicial. Tentando novamente com a solução flexível.

Para alterar o nível do canal:

conda config --set channel_priority flexible

Pergunta 2: Anoconda cria um erro de ambiente virtual CondaHTTPError: HTTP 000 FALHA NA CONEXÃO para url

É necessário configurar 3 caminhos:
Variáveis ​​de ambiente de configuração do Anocoda:
pelo menos inclua Anaconda, Anaconda / Scripts, Anaconda / Library / bin três diretórios! ! !

E:\Anacoda3\Library\bin
E:\Anacoda3\Scripts
E:\Anacoda3\

(Aqui E: \ Anacoda3 \ é o local onde o host instala o anoconda)

Método de configuração:
Meu computador, propriedades, configurações avançadas do sistema, variáveis ​​de ambiente, variáveis ​​do sistema, caminho

Pergunta 3: os bytes baixados por Conda não correspondem à solução do problema de comprimento de conteúdo

Link de referência: https://blog.csdn.net/sinat_36594453/article/details/89599174

Use o método dois: defina o tempo limite baixado pelo conda e tente novamente; se o tempo não for suficiente, você pode definir um maior.

conda config --set remote_read_timeout_secs 600.0
conda config --set remote_read_timeout_secs 10000.0

Pergunta 4: nvidia-smi é inválido

Quando eu quero usar o nvidia-smi para verificar o uso da GPU, descobri que C: \ Arquivos de programas \ NVIDIA Corporation \ não tem uma pasta NVSMI, então o arquivo nvidia-smi.exe dentro também está faltando.
Solução:
Link: https://pan.baidu.com/s/1MsLXsC-Z8OyolxWSpxsj9g
Código de extração: wy6l
Descompacte NVSMI.zip em C: \ Arquivos de programas \ NVIDIA Corporation \

Em seguida, adicione variáveis ​​de ambiente e

digite nvidia-smi Pode visualizar

问题 5 ： O driver NVIDIA em seu sistema é muito antigo

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
E:\anacanda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:52: UserWarning: CUDA initialization: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 9020). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver. (Triggered internally at  ..\c10\cuda\CUDAFunctions.cpp:100.)
  return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0
False

** Solução: ** Atualizar o
link de referência do driver : https://blog.csdn.net/qq_37163925/article/details/106222654

Quatro, instruções conda

• Limpe o pacote danificado:

conda clean --packages --tarballs

• Instruções de atualização:

conda update --all

• Instruções de atualização obrigatórias:

conda update --strict-channel-priority --all

• Canal de exibição:

conda config --show channels

Mais instruções conda podem ser vistas como segue