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Anaconda + Pytorch 超详细安装教程(2023/4/29)

admin 阅读: 2024-03-25
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Anconda+PyTorch 最新安装教程(2023-04-29)

  • 安装流程
  • 1.安装Anaconda
    • 装完之后
  • 2.创建pytorch环境
  • 3.检查显卡(NVIDIA显卡)(AMD显卡可跳过)
  • 4.配置阿里云镜像源
    • 进入base环境,键入命令
  • 5.安装pytorch
  • 6.测试
    • 我遇到的错误
      • 1.下载问题
        • 解决办法
      • 2.版本问题
        • 解决办法
        • 安装方法
  • 7.CUDA核心
    • NVIDIA显卡成功图
    • 其他显卡安装成功图

安装流程

1.安装Anaconda
2.创建机器学习环境
3.检查显卡,更新驱动
4.配置阿里云镜像源
5.安装pytorch
6.测试
7.CUDA核心

1.安装Anaconda

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https://www.anaconda.com/download/

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直接默认下一步即可

装完之后

按win在“所有应用”中找到Anaconda Prompt

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出现(base)表示成功

2.创建pytorch环境

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这里面输入python可以看到安装的python版本号,我的是python3.10然后输入exit()回车就好。

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创建pytorch虚拟环境,pytorch是环境变量的名字,python=3.10即是之前自己系统python版本。(注意这里的python版本要和自己的版本相同,我的是python3.10)
conda create -n pytorch python=3.10

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到这里按y即可

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出现这个界面就表示成功了

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我们输入activate pytorch(pytorch是你定义的这个环境的名字),左边的环境就从base(基本环境),变成了pytorch环境。

3.检查显卡(NVIDIA显卡)(AMD显卡可跳过)

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选择自己的显卡型号(如果有英伟达显卡的话,AMD的显卡不可以实用cuda核心训练,如果是AMD显卡直接用CPU训练就行)

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4.配置阿里云镜像源

默认是Anconda国外镜像源,换国内的镜像源下载速度快。

进入base环境,键入命令

conda config --set show_channel_urls yes

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在用户文件中找到这里 并用记事本打开

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用记事本打开并输入阿里云镜像源

channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
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ctrl + s保存即可

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在Anaconda prompt 命令窗口运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。然后输入y。

5.安装pytorch

在这里插入图片描述
进入网页会自动跳转到对应的系统复制(Run this Command)命令安装即可。

这个是我的版本对应的命令。

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

进入pytorch环境(注意是pytorch环境,不是base环境)

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等待安装即可

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输入y

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如果中间窗口停止或者终止,重复步骤5(一定要记得清除索引conda clean -i)

6.测试

等全部装好之后输入python
然后输入import torch
如果不报错说明没有问题

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我遇到的错误

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1.下载问题

由于网速较慢经常终止,再次重新下载时会遇到这种情况

During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\MYSTE\anaconda3\lib\site-packages\conda\auxlib\logz.py", line 165, in stringify requests_models_Response_builder(builder, obj) File "C:\Users\MYSTE\anaconda3\lib\site-packages\conda\auxlib\logz.py", line 141, in requests_models_Response_builder resp = response_object.json() File "C:\Users\MYSTE\anaconda3\lib\site-packages\requests\models.py", line 975, in json raise RequestsJSONDecodeError(e.msg, e.doc, e.pos) requests.exceptions.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
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错误原因:之前下载中断,导致索引关系发生错误

解决办法

在pytorch虚拟环境下输入命令

conda clean -i

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然后按y即可取消索引重新下载pytorch包
即重新键入

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

请添加图片描述

我的已经装好了,界面是这样的

请添加图片描述

能够import torch不报错即可

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2.版本问题

如果没有NIVIDA的GPU但是下载的确实GPU版本则会报错导入torch失败

报错显示如下:
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: nvidia/win-64::cuda-cupti-11.8.87-0, nvidia/win-64::cuda-nvtx-11.8.86-0
path: ‘metadata_conda_debug.yaml’

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解决办法

如果是AMD或者Intel显卡或者集成显卡可以直接用CPU版本

请添加图片描述

我的是:
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装方法

先解除索引

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输入命令即可
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装成功

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7.CUDA核心

NVIDIA显卡成功图

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其他显卡安装成功图

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