Anaconda安裝pytorch和paddle的方法步驟

2022-04-03 13:01:17

NVIDIA驅動安裝與更新

首先檢視電腦的顯示卡版本，步驟為：此電腦右擊–>管理–>裝置管理器–>顯示介面卡。就可以看到電腦顯示卡的版本了。

得知以上的資訊以後我們就可以對應我們的顯示卡去英偉達官網上去找相對應的顯示卡驅動更新或者下載了。

顯示卡驅動的下載地址。顯示卡驅動

安裝好了顯示卡驅動以後。我們按下win+R組合鍵，開啟cmd命令視窗。輸入如下的命令。

nvidia-smi

得到如下圖的資訊圖，可以看到驅動的版本是512.15；最高支援的CUDA版本是11.6版本。得到顯示卡的最高支援的CUDA版本，我們就可以根據這個資訊來安裝環境了。

Anaconda 的安裝

開啟網址，對應的anaconda版本是支援python39，下載。

安裝時選擇Just me。

然後點選next，選擇安裝安裝路徑的時候，一定不要選擇預設安裝位置，因為預設位置是C槽，以後要在anaconda裡面建立環境的時候會很佔記憶體。

和圖中一樣將圖中的√勾上，雖然出現紅色的警告，但是要勾上，將anaconda新增到環境變數中去。然後點選完成就好了。

安裝完成以後，按下開始鍵（win鍵）在左邊就會出現anaconda3這個資料夾，可以發現anaconda已經安裝好了

Pytorch環境安裝

按下開始鍵（win鍵），點選如圖中的圖示。開啟anaconda的終端。

執行如下的指令檢視有哪些環境

conda env list

建立虛擬環境conda create -n 環境名字（英文） python=x.x（python版本），如下，我就是建立了一個名字叫pytorch，python是3.8版本的環境。

conda create -n pytorch python=3.8

在base環境中執行如上的命令，就會建立一個新的虛擬環境，這個虛擬環境會安裝一些基礎的包，如下圖所示。詢問是否安裝的時候，輸入y。就可以建立環境了。

當安裝好了以後，執行conda env list這個命令，就可以看到比一開始多了一個pytorch這個環境。現在我們可以在這個環境裡面安裝深度學習框架和一些Python包了。

執行如下命令，啟用這個環境。conda activate 虛擬環境名稱

conda activate pytorch

安裝pytorch-gup版的環境，由於pytorch的官網在國外，下載相關的環境包是比較慢的，所以我們給環境換源。在pytorch環境下執行如下的命名給環境換清華源。

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

然後開啟pytorch的官網，由於開頭我們通過驅動檢測到我的顯示卡為 RTX0105，最高支援cuda11.6版本，所以我們選擇cuda11.6版本的cuda，然後將下面紅色框框中的內容複製下來，一定不要把後面的-c pytorch -c conda-forge也複製下來，因為這樣執行就是還是在國外源下載，這樣就會很慢。

將複製的內容貼上到pytorch環境下的終端，執行就可以了，這時候就開始下載環境所需要的依賴包了。

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