深度学习环境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步骤

目录

  • 显卡
  • 驱动
  • cuda
  • anaconda
    • 1. 下载安装
    • 2. 安装pytorch虚拟环境
    • 3. conda常用指令
  • pycahrm / jupyter
    • 下载安装
    • 如何建好的虚拟环境的解释器找出来指派给代码?
本文将详细介绍一下如何搭建深度学习所需要的实验环境.
这个框架分为以下六个模块
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显卡 简单理解这个就是我们常说的GPU,显卡的功能是一个专门做矩阵运算的部件,用于显示方面的运算,现在神经网络中绝大操作都是对矩阵的运算,所以我们当然可以将显卡的矩阵运算功能应用起来,来提高计算速度.

驱动 通常指NVIDIA Driver,其实它就是一个驱动软件,而前面的显卡就是硬件

cuda cuda是一个扩展包,能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅,它本质上是一套指令集,我们通过这个指令集来使用显卡的矩阵运算操作;
Q:如何查看显卡支持的cuda的最高版本?
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anaconda
1. 下载安装
下载官网:https://www.anaconda.com/

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选择与系统位数对应的安装包下载即可。

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Anaconda占用空间较大,建议选择一个空闲的磁盘专门用来放Anaconda。

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勾选添加环境变量

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2. 安装pytorch虚拟环境
创建一个虚拟环境:conda create -n torch(虚拟环境名) python = 3.7
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此步骤 若出现以下情况:

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解决方法:
在创建新的虚拟环境前先输入以下命令。
conda config --add channels conda-forgeconda config --set channel_priority strictconda config --set channel_priority flexible

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这个路径下存放的就是我们创建好的虚拟环境,torch文件夹下存放的就是我们在该环境下安装的一些包等等。

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激活并进入该环境:conda activate torch
激活环境前处于“大厅”位置(base),在激活torch环境后,我们可以看到已经进入了我们刚才新建的torch环境下(torch)。
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查看该环境下装了哪些工具包:conda list
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下载pytorch:conda activate torch
下载官网:https://pytorch.org/

进入pytorch官网选择对应的一些选项,在最后一行会生成与之相对应的代码行,复制到终端窗口执行即可。

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该命令行表示从pytorch下载前面四个工具包。

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Q:如何解决下载速度过慢的问题?
由于这些网站的服务器都在国外,我们下载的话速度会非常慢,为了解决这个问题,国内有些大佬做了镜像网站,一段时间会专门去更新一次,所以换到镜像网站下载速度会大大提升。
清华源:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forgeconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --set show_channel_urls true中科大源:conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/conda config --set show_channel_urls yes

本次安装我们换清华源

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换源后查看一下是否换源成功,channels表示下载通道,其中的网址都是清华源的网址,说明换源成功。

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换掉原本的下载指令,去掉后面的 -c pytorch,表示从当前的清华源下载。

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以下我们的pytorch虚拟环境以及一些工具包已经装好了。

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退出当前虚拟环境,回到大厅:conda deactivate
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查看当前anconda中都有哪些虚拟环境:conda info -e
表示此时处于大厅位置。

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在pytorch环境下编写测试代码
首先进入pytorch虚拟环境

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输入命令行import torch,若出现以下标志,说明pytorch已经安装好。

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3. conda常用指令
创建一个虚拟环境
conda create -n torch[虚拟环境名]python = 3.7

激活并进入该环境
conda activate torch

查看该环境下装了哪些工具包
conda list

退出当前虚拟环境,回到大厅
conda deactivate

查看当前anconda中都有哪些虚拟环境
conda info -e

删掉该环境中的所有内容,并且销毁该环境
(base) conda remove -n torch --all


pycahrm / jupyter
下载安装
下载社区版的pycharm,修改安装路径为空闲磁盘。没有什么需要特别注意的,直接下一步即可。
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如何建好的虚拟环境的解释器找出来指派给代码?
我们可以创建多个虚拟环境,比如tensorflow,pytorch等,在用不同的框架时通过下面的设置切换到不同的虚拟环境即可。也有人会把所有的框架等装到一个虚拟环境中,当然理论上也是可以的,只是不方便管理,而且同一个虚拟环境下是不允许安装同一个工具的不同版本,这就非常不利于我们后续的学习。
具体操作如下:

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pycharm中运行以下代码测试,若出现以下结果,说明环境搭建完成。
如果下图第二行显示为false,有可能是电脑显卡不支持cuda,只需删除该虚拟环境,重新下载cpu版本的pytorch即可。

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import torchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())x = torch.randn(1)if torch.cuda.is_available():device = torch.device("cuda")y = torch.ones_like(x, device=device)x = x.to(device)z = x + yprint(z)print(z.to("cpu", torch.double))

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