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深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

2022-01-05 00:12Emperor10 Python

本文主要介紹了深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文將詳細介紹一下如何搭建深度學習所需要的實驗環境.
這個框架分為以下六個模塊

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

顯卡

簡單理解這個就是我們常說的GPU,顯卡的功能是一個專門做矩陣運算的部件,用于顯示方面的運算,現在神經網絡中絕大操作都是對矩陣的運算,所以我們當然可以將顯卡的矩陣運算功能應用起來,來提高計算速度.

驅動

通常指NVIDIA Driver,其實它就是一個驅動軟件,而前面的顯卡就是硬件

cuda

cuda是一個擴展包,能夠使得使用GPU進行通用計算變得簡單和優雅,它本質上是一套指令集,我們通過這個指令集來使用顯卡的矩陣運算操作;

Q:如何查看顯卡支持的cuda的最高版本?

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

anaconda

1. 下載安裝

下載官網:https://www.anaconda.com/

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

選擇與系統位數對應的安裝包下載即可。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

Anaconda占用空間較大,建議選擇一個空閑的磁盤專門用來放Anaconda。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

勾選添加環境變量

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2. 安裝pytorch虛擬環境

創建一個虛擬環境:conda create -n torch(虛擬環境名) python = 3.7

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

此步驟 若出現以下情況:

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

解決方法:
在創建新的虛擬環境前先輸入以下命令。

conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
conda config --set channel_priority flexible

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

這個路徑下存放的就是我們創建好的虛擬環境,torch文件夾下存放的就是我們在該環境下安裝的一些包等等。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

激活并進入該環境:conda activate torch

激活環境前處于“大廳”位置(base),在激活torch環境后,我們可以看到已經進入了我們剛才新建的torch環境下(torch)。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

查看該環境下裝了哪些工具包:conda list

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

下載pytorch:conda activate torch

下載官網:https://pytorch.org/

進入pytorch官網選擇對應的一些選項,在最后一行會生成與之相對應的代碼行,復制到終端窗口執行即可。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

該命令行表示從pytorch下載前面四個工具包。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

Q:如何解決下載速度過慢的問題?

由于這些網站的服務器都在國外,我們下載的話速度會非常慢,為了解決這個問題,國內有些大佬做了鏡像網站,一段時間會專門去更新一次,所以換到鏡像網站下載速度會大大提升。

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/cloud/conda-forge
conda 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

本次安裝我們換清華源

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

換源后查看一下是否換源成功,channels表示下載通道,其中的網址都是清華源的網址,說明換源成功。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

換掉原本的下載指令,去掉后面的 -c pytorch,表示從當前的清華源下載。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

以下我們的pytorch虛擬環境以及一些工具包已經裝好了。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

退出當前虛擬環境,回到大廳:conda deactivate

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

查看當前anconda中都有哪些虛擬環境:conda info -e

表示此時處于大廳位置。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

在pytorch環境下編寫測試代碼

首先進入pytorch虛擬環境

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

輸入命令行import torch,若出現以下標志,說明pytorch已經安裝好。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

3. conda常用指令

 創建一個虛擬環境

conda create -n torch[虛擬環境名]  python = 3.7

激活并進入該環境

conda activate torch

查看該環境下裝了哪些工具包

conda list

退出當前虛擬環境,回到大廳

conda deactivate

查看當前anconda中都有哪些虛擬環境

conda info -e

刪掉該環境中的所有內容,并且銷毀該環境

(base) conda remove -n torch --all

pycahrm / jupyter

下載安裝

下載社區版的pycharm,修改安裝路徑為空閑磁盤。沒有什么需要特別注意的,直接下一步即可。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

如何建好的虛擬環境的解釋器找出來指派給代碼?

我們可以創建多個虛擬環境,比如tensorflow,pytorch等,在用不同的框架時通過下面的設置切換到不同的虛擬環境即可。也有人會把所有的框架等裝到一個虛擬環境中,當然理論上也是可以的,只是不方便管理,而且同一個虛擬環境下是不允許安裝同一個工具的不同版本,這就非常不利于我們后續的學習。
具體操作如下:

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

pycharm中運行以下代碼測試,若出現以下結果,說明環境搭建完成。
如果下圖第二行顯示為false,有可能是電腦顯卡不支持cuda,只需刪除該虛擬環境,重新下載cpu版本的pytorch即可。

深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟

import torch

print(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 + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double))

到此這篇關于深度學習環境搭建anaconda+pycharm+pytorch的方法步驟的文章就介紹到這了,更多相關anaconda+pycharm+pytorch環境搭建內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家!

原文鏈接:https://blog.csdn.net/Emperor10/article/details/120178343

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