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PytorchGPU版本环境配置。Anconda + Pycharm。

时间:2023-09-12 18:24:21浏览次数:113  
标签:torch print 指令 conda Anconda 版本 time PytorchGPU Pycharm

2023年9月12日 深度学习课程是基于Pytorch框架

有的没的

因为之前瞎搞,环境乱七八糟,这次DL课程最好装上GPU版本,那么就通过这次一次性弄个好吧!绝对不是因为,我之前不会弄。(是这样的)
课程需要配置好环境。最后经过一段时间的瞎搞乱搞的调整,Pytorch-GPU版本成功安装好了。
Pytorch可以识别到我的独立显卡
我是根据B站--土堆教学【---->视频链接<----】,再加上我的特殊情况(总是CPU)版本的错误,进行修改从而达到的安装好的目的。

上面这个视频非常推荐观看!!

我的安装配置情况之前就弄不好

  • 独立显卡:NVIDIA GeForce 3060 Laptop
  • 电脑系统:Windows 10
  • Pytorch:1.12.1 py3.10_cuda11.3_cudnn8_0
  • CUDA: 11.3

一、基本流程

  1. 更新独显驱动(已经装了,不想更新也行)
  2. 确认CUDA Driver版本,Pytorch版本
  3. 创建conda的虚拟环境
  4. 通过指令安装Pytorch
  5. 配置好Pycharm
  6. 测试Pytorch安装

二、开干! 【确认基本信息】

2.1确认自己的独立显卡型号。

去任务管理器啥的就有。我的显卡是GTX 3060 Laptop,算力是8.6
这是我的

2.2 我们需要更新自己独立显卡的驱动。根据自己的情况进行安装最新的驱动。(已经装了,不想更新也行)

【NVIDIA的驱动下载】

2.3 确认自己的显卡当前算力下支持的CUDA版本。

--->图片的地址<---【要魔法】

  • 方法一:这里需要对比一下这个表~可以看到,因为我的算力是8.6我就对着看,看11.1-11.4都是OK的。
  • 方法二:通过NVIDIA指令进行查询。
    打开终端输入以下指令,会出现以下的信息。
nvidia-smi


可以看到,CUDA的版本是12.2,和刚才的11.1 - 11.4不匹配,我为了保险起见,最终还是选择了11.3的版本。它是可以不装最新的那个版本的。

三、开干!【实际安装】

3.1 创建Conda的虚拟环境

①用Prompt创建环境
在我们的Prompt中输入以下指令。Prompt就是这个

conda create -n DeepLearning -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

这段指令的意思就是创建一个虚拟环境:

  • 名为DeepLearning的虚拟环境
  • 并且修改通道为清华的镜像
  • 有询问输入y即可

指令格式为:conda create -n 【环境名字】 -c 【通道链接】

②激活新创建的环境
通过以下指令进行激活。

conda activate DeepLearning

激活以后,左边的括号会改变哦。一开始我们是在base的环境下,激活后便到了DeepLearning下。

③安装需要的包
我这里踩坑两次,总是装成CPU版本。我们需要先安装一下anaconda,并且更新conda后面才能显示出来包的环境是否为GPU
所以来到环境后我们可以先安装一个anaconda的一些包,保证conda指令较新。

conda install anaconda

④更新conda
我们需要更新conda,我这个一装都是v-4.几最新的都23.多。使用以下指令:

conda update conda

如果出现如下提示:

说明没有用管理员方式打开,我们只要关掉,然后用管理员运行即可。

如果管理员还是这个德行。

我们就需要安装一下conda。使用指令,安装成功后再试试更新。然后可以用conda --v来查询版本。

conda install conda

变成上面这个求样子,这个运行完以后就虚拟环境部分结束了。终于弄好了,这一步卡了30分钟,我蠢撒子

3.2 在Pytorch官网上找到自己的版本下载指令。

我们进入官网。Pytorch官网下载

不难看到,这版本都好新,11.8我怕装上用不了,我就去装旧的。点那个Previous。即可,进去后以你支持的CUDA版本,记好了是CUDA版本比如我的是CUDA 11.3。浏览器ctrl + f搜索。就会得到以下结果。

把这条代码复制过来就是:

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

此处,把最后的通道修改为了国内的通道,下的非常快,比原本的那个好一些。

3.3 返回虚拟环境

将指令输入到终端中,然后等待,就会出现以下的框框。

此处会对应几个情况,都是我遇到的!!我会一一说明。

  • 如果此处,没有框框。是因为conda的版本太低了,觉得没有安全感。你返回上面3.1的第④步自己去更新!
  • 但其实如果此处,没有框框一直在转圈圈那你就等等它,极大概率会安装成功,只要之前做的是对的。
  • 如果此处,Pytorch不是cuda版本,显示了cpu说明指令不对,去复制官网的。
  • 如果此处, 因为我先前装了cudatollkit不是清华的镜像,就先取消安装把指令改为:
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
  • 然后单独安装cudatollkit指令为:
conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

3.4 查看环境配置是否正确

输入以下指令,查看安装包。

conda list

会出现一长串,但是是排序好的,主要找这两个。

  • 看看pytorch是否是cuda的版本
  • 看看cudatoolkit安装了没。

如果都有了那就欧克!

3.5 代码检查。

终端,输入以下指令。如果出现了True,哇靠!成啦!

python

import torch
print(torch.cuda.is_available())

四、配置Pycharm

4.1 创建一个新的文件

我们在配置的时候需要选择环境,用本地的环境,第一次是肯定看不到新创建的DeepLearning环境的。点击添加解释器。

选择,conda环境,然后选最新创建的那个DeepLearning

4.2 等啊等等

输出代码

import torch

print(torch.cuda.is_available())

哇!输出True啦!如果是False就是安装错误需要重新做,或者你没有独立显卡啦!

4.3 测试代码

把代码输入即可测试速度!这个是黏贴过来的!!【-->代码源地址<--】

import torch
import time
from torch import autograd
#GPU加速
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

a=torch.randn(10000,1000)
b=torch.randn(1000,10000)
print(a)
print(b)
t0=time.time()
c=torch.matmul(a,b)
t1=time.time()

print(a.device,t1-t0,c.norm(2))

device=torch.device('cuda')
print(device)
a=a.to(device)
b=b.to(device)

t0=time.time()
c=torch.matmul(a,b)
t2=time.time()
print(a.device,t2-t0,c.norm(2))


t0=time.time()
c=torch.matmul(a,b)
t2=time.time()

print(a.device,t2-t0,c.norm(2))

结束结束!!!!!祝自己能学点东西8........

标签:torch,print,指令,conda,Anconda,版本,time,PytorchGPU,Pycharm
From: https://www.cnblogs.com/wxzcch/p/17696496.html

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