[AI] Registros de instalação do PyTorch e configuração do ambiente Anaconda

[AI] Registros de instalação do PyTorch e configuração do ambiente Anaconda

Vamos falar sobre o ambiente local, GPU RTX4070 12GB; 618 acabou de comprar, não pode deixá-lo ocioso, configurar o ambiente de alquimia e começar a trabalhar para os trabalhadores. Para facilitar os modelos de implantação subsequentes sem dependências conflitantes, o Anaconda é usado para gerenciar o ambiente Python. Este artigo é uma base. Instale o ambiente Torch. Seja para implantar modelos Stable Diffusion ou ChatGLM no futuro, ele pode ser baseado nisso ambiente. Copie-o para uso posterior.
As etapas de instalação do Anaconda não serão repetidas aqui. Aqui começamos com a configuração do ambiente conda. O mestre pode descansar primeiro e o irmão mais novo está mostrando sua feiúra. Com base na saída é o melhor aprendizado, é melhor grave seu próprio trabalho e evite que ele seja esquecido no futuro.

Configurar fonte de espelho Tsinghua

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
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/pytorch/win-64/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false

Ou configure o arquivo .condarc no diretório do usuário

Se você não quiser usá-lo mais tarde, pode usar o seguinte comando para restaurar
a fonte padrão:conda config --remove-key channels

conda cria um ambiente virtual

conda create –n pytorch python=3.10
conda activate pytorch

conda info --envs 查看当前虚拟环境

conda instalar pytorch

Pode ser instalado usando o comando pip ou conda

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

Ou use a instalação off-line

Recomenda-se baixar o pacote diretamente localmente e instalá-lo mais rapidamente. Vamos ao site https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

O número cu+serial indica a versão cuda, ou seja, a versão GPU (cpu+serial number indica cpu), como cu117 indica cuda 11.7;

número de série cp+ indica a versão do python, como cp310 indica python 3.10; podemos encontrar os arquivos correspondentes da tocha e da versão da tocha de acordo com nossa versão cuda e versão python

Exibir informações de instalação

进入python环境
(cat) C:\Users\asus>python
 
导入torch
>>> import torch
 
>>> print(torch.cuda.is_available())    #cuda是否可用
 
>>>print(torch.cuda.get_device_name(0)) #返回设备索引
 
>>>print(torch.cuda.device_count())     # 返回GPU的数量
 
>>>print(torch.cuda.current_device())   # 返回当前设备索引
 
>>> print(torch.rand(3,3).cuda())

Você pode ver que a GPU usada é 4070

Anaconda modifica o caminho de salvamento padrão do ambiente

Para evitar que o ambiente virtual e as dependências sejam armazenados na unidade C, vamos modificar o caminho de armazenamento padrão do Anaconda

1. Abra o anaconda, clique em Arquivo->[Preferências]

2. Clique em Configurar Conda

3. Adicione o seguinte conteúdo no final do arquivo aberto:
(Por exemplo: desejo alterar o caminho para o diretório Anaconda na unidade D)

envs_dirs:
  - D:\Anaconda\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Anaconda\pkgs

Em seguida, clique em Salvar e reiniciar e aguarde o reinício do Anaconda.

4. Crie um novo ambiente e descubra que o caminho padrão foi alterado

Blog de referência: https://blog.csdn.net/weixin_43737995/article/details/128506271

Jupyter modifica o diretório de trabalho

(1) Crie uma nova pasta como o caminho de trabalho dos notebooks jupyter modificados. Este artigo cria "E:\work\taiyi\myself\jupyter-notebook"

(2) Obtenha o arquivo de configuração do notebook jupyter

Menu Iniciar - "anaconda -" prompt do anaconda - "Abra a janela de comando, digite: jupyter notebook –generate-config

Se as informações relacionadas aos notebooks já foram configuradas antes, a execução deste comando perguntará se deseja substituir a configuração original, digite y para sobrescrever diretamente; se este comando for executado pela primeira vez, o arquivo de configuração será gerado diretamente no diretório correspondente.

3) Modifique o arquivo de configuração

De acordo com o caminho do arquivo de configuração, abra o arquivo de configuração, modifique #c.NotebookApp.notebook_dir = ''esta configuração, remova o símbolo de comentário #, modifique o caminho de trabalho e salve o arquivo de configuração.

Nota: [1] É melhor separar o caminho de trabalho com "\" barras invertidas duplas; [2] É melhor usar todo o inglês no caminho de trabalho

(4) Modifique as propriedades do notebook Jupyter

Este passo deve ser feito, caso contrário apenas modificar o arquivo de configuração não funcionará.

Menu Iniciar - "anaconda -" clique com o botão direito do mouse no notebook jupyter - "mais -" abra o local do arquivo, abra o atalho do notebook jupyter - "clique com o botão direito do notebook jupyter -" propriedades - "destino -" remova o %USERPROFILE% atrás - " Clique em Aplicar, OK

documentos de referência

Tutorial de instalação super detalhado do Pytorch, processo de instalação completo do Anaconda, PyTorch e PyCharm https://blog.csdn.net/Bluebro/article/details/127161165

Endereço de instalação oficial do Pytorch https://pytorch.org/get-started/locally/

RTX4070Ti configura o ambiente Pytorch https://blog.csdn.net/m0_73829560/article/details/129834555