【Pytorch】Anaconda安装Pytorch详解教程（踩坑经验）

文章目录

• • 1、查看本机的CUDA版本
  • 2、更新NVIDIA驱动程序
  • 3、创建并激活Anaconda虚拟环境
  • 4、安装Pytorch
  • 5、安装过程中的错误
  • 6、检验安装结果
  • 2023.03.29补充
  • 未来可期

    1、查看本机的CUDA版本

    cmd命令行输入nvidia-smi

    

    2、更新NVIDIA驱动程序

    NVIDIA官网：https://www.nvidia.cn/

    

    根据自己的电脑配置，选择搜索范围进行搜索。

    查找步骤如下：

    • 通过“搜索”，找到“设备管理器”

      

    • 打开“设备管理器”，找到“显示适配器”，点开就可以找到了。如果有多个，以NVIDIA开头的为准。

      

      搜索到结果之后，就下载安装就可以了。安装完毕，然后重启电脑。

      3、创建并激活Anaconda虚拟环境

      ---

      • 本节内容默认你已经装好了Anaconda
      • 关于虚拟环境，我之前整理过一些常用命令。链接如下：

        https://luckystar.blog.csdn.net/article/details/119820813

        ---

        • 打开Anaconda Prompt
        • 输入命令conda create -n pytorch python=3.7

          其中pytorch是虚拟环境的名字，3.7是python的版本。

        • 输入命令conda activate pytorch

          激活pytorch虚拟环境。

          

          4、安装Pytorch

          ---

          不要借助清华源！！！不要借助清华源！！！

          ---

          首先，cmd命令行输入nvidia-smi，再次查看一下更新后的CUDA

          之后，打开官网。官网地址：https://pytorch.org/

          根据自己电脑和需要进行选择，其中CUDA要选择比自己电脑小的情况。比如我电脑的是12.0，这里我选择了11.6的。选择完毕之后，就可以复制最后的代码，留下备用。

          conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
          

          

          将刚刚复制的代码，作为命令行，粘贴到上述已经激活的虚拟环境pytorch中。按下Enter，进行安装。

          

          在安装过程中，遇到的选择，全部选择y

          因为没有借助镜像源，安装过程可能有点久，建议边玩手机边等。

          5、安装过程中的错误

          WARNING conda.gateways.disk.delete:unlink_or_rename_to_trash(143): Could not remove or rename D:\Anaconda\pkgs\cuda-nvcc-11.6.124-0\bin\cudafe++.exe. Please remove this file manually (you may need to reboot to free file handles)

          WARNING conda.gateways.disk.delete:unlink_or_rename_to_trash(143): Could not remove or rename D:\Anaconda\pkgs\libnpp-dev-11.8.0.86-0\bin\nppif64_11.dll. Please remove this file manually (you may need to reboot to free file handles)

          安装过程中，可能会出现这两个错误。不要害怕。等安装过程结束之后，根据提示，删掉这两个文件，然后重新安装。

          重新安装也不要害怕，因为这一次，很快！

          6、检验安装结果

          • 在虚拟环境中，输入命令python
          • 接着输入命令import torch
          • 接着输入命令torch.cuda.is_available()

            

            得到如图所示结果，便安装成功了！！！

            2023.03.29补充

            用conda命令一直出现solving的小伙伴，我觉得可以用pip的命令。

            最近我又换了一个虚拟环境下pytorch，发现pip比conda好用一些。

            未来可期

            文章到这里就要结束了，但故事还没有结局

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            作者：爱打瞌睡的CV君

            CSDN：https://blog.csdn.net/qq_44921056

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