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基于Anaconda安裝pytorch深度學習環(huán)境+pycharm安裝---免額外安裝CUDA和cudnn

成都華江信息 ? 2023-10-10 10:16 ? 次閱讀

前言

最近由于項目需要,之前我們在利用GPU進行深度學習的時候,都要去NVIDIA的官網(wǎng)下載CUDA的安裝程序和cudnn的壓縮包,然后再進行很繁瑣的系統(tǒng)環(huán)境配置。不僅環(huán)境配置麻煩,而且還特別容易配置錯誤,特別還有CUDA和cudnn版本的對應(yīng)也特別容易搞錯,但是利用anaconda安裝配置pytorch和paddle環(huán)境的時候會自動幫我們配置好cuda和cudnn。這篇文章可以幫助小白快速配置深度學習環(huán)境。

一、NVIDIA驅(qū)動安裝

顯卡驅(qū)動程序就是用來驅(qū)動顯卡的程序,它是硬件所對應(yīng)的軟件。驅(qū)動程序即添加到操作系統(tǒng)中的一小塊代碼,其中包含有關(guān)硬件設(shè)備的信息。正常有顯卡的電腦都是有驅(qū)動程序的,但是有的時候驅(qū)動可能版本比較低,支持的cuda版本也是比較低的(但是有的人的顯卡是比較老的,就不建議更新驅(qū)動,這樣會導致各種各樣的問題,但是搞深度學習還是要用一塊好的顯卡用來學習,這點是過來人有血淚教訓的,如果顯卡性能強悍,可以大大節(jié)省AI模型訓練時間,提高效率。)

首先查看電腦的顯卡版本,步驟為:此電腦右擊-->管理-->設(shè)備管理器-->顯示適配器。就可以看到電腦顯卡的版本了。09eac842-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png

有顯卡驅(qū)動的,可以直接在桌面右鍵,找到英偉達驅(qū)動控制面板打開就好了。 0a082c16-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png

在得知以上的信息以后我們就可以對應(yīng)我們的顯卡去英偉達官網(wǎng)上去找相對應(yīng)的顯卡驅(qū)動更新或者下載了。

顯卡驅(qū)動的下載地址(可能打開比較慢,多打開幾遍)。

然后根據(jù)自己的電腦的配置去選擇驅(qū)動。這里Notebooks是筆記本的意思,所以如果你是筆記本電腦,那么產(chǎn)品系列那個選項就要選(Notebooks)的。還有那個下載類型有兩種一個是Studio版本,一個是Game Ready版本。其實兩個版本都差不多,一個是偏辦公用,一個是偏游戲娛樂。按如下操作將驅(qū)動下載下來。然后點擊下載來的程序,不斷的下一步就好了。

安裝(更新)好了顯卡驅(qū)動以后。我們按下win+R組合鍵,打開cmd命令窗口。輸入如下的命令。

nvidia-smi

得到如下圖的信息圖,可以看到驅(qū)動的版本是442.50;最高支持的CUDA版本是10.2版本。得到顯卡的最高支持的CUDA版本,我們就可以根據(jù)這個信息來安裝環(huán)境了。0a59a6ae-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png

二、Anaconda 的安裝

打開網(wǎng)址,現(xiàn)在是2021年10月,對應(yīng)的anaconda版本是支持python3.8。如果想下載之前的版本,或者更低python版本的anaconda,可以打開網(wǎng)址。0a692bf6-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 雙擊下載好的anaconda安裝包,just me是說只供當前用戶使用。all user 是供使用這臺電腦的所有用戶使用,是權(quán)限問題。對空間影響不大。如果你的電腦上只有建了一個用戶,all users和just me 的作用是一樣的。所以點擊just me就好了。0a7b5f1a-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 然后點擊next,當讓你選擇安裝安裝路徑的時候,一定不要選擇默認安裝位置,因為默認位置是c盤,以后要在anaconda里面創(chuàng)建環(huán)境的時候會很占內(nèi)存,最好在D盤中創(chuàng)建一個文件夾來放anaconda。0a89889c-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 和圖中一樣將圖中的√勾上,雖然出現(xiàn)紅色的警告,但是要勾上,將anaconda添加到環(huán)境變量中去。然后點擊完成就好了。0aa1855a-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 安裝完成以后,按下開始鍵(win鍵)在左邊就會出現(xiàn)anaconda3這個文件夾,可以發(fā)現(xiàn)anaconda已經(jīng)安裝好了。0abdb630-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png

三、Pytorch環(huán)境安裝

按下開始鍵(win鍵),點擊如圖中的圖標。打開anaconda的終端。

0ad682c8-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png ??????執(zhí)行如下的指令查看有哪些環(huán)境

condaenvlist

可以看出來,新安裝的anaconda只有一個base環(huán)境0aeaddc2-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 這里先講一下anaconda環(huán)境,首先base環(huán)境是一個大的環(huán)境,類似一個很大的一個房子(但是沒有房間),當我們每創(chuàng)建一個環(huán)境就都會相當于在這個大房子里面用隔板創(chuàng)建一個房間,然后這個房間里面可以安裝我們所需要的包,這樣管理起來就比較方便。如圖可以比較直觀的詮釋anaconda的環(huán)境 0af7ed82-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 創(chuàng)建虛擬環(huán)境conda create -n 環(huán)境名字(英文) python=x.x(python版本),如下,我就是創(chuàng)建了一個名字叫pytorch,python是3.8版本的環(huán)境。

condacreate-npytorchpython=3.8

在base環(huán)境中執(zhí)行如上的命令,就會創(chuàng)建一個新的虛擬環(huán)境,這個虛擬環(huán)境會安裝一些基礎(chǔ)的包,如下圖所示。詢問是否安裝的時候,輸入y。就可以創(chuàng)建環(huán)境了。0b0a7f4c-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 當安裝好了以后,執(zhí)行conda env list這個命令,就可以看到比一開始多了一個pytorch這個環(huán)境?,F(xiàn)在我們可以在這個環(huán)境里面安裝深度學習框架和一些Python包了。0b27f5b8-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 執(zhí)行如下命令,激活這個環(huán)境。conda activate 虛擬環(huán)境名稱

condaactivatepytorch

安裝pytorch-gup版的環(huán)境,由于pytorch的官網(wǎng)在國外,下載相關(guān)的環(huán)境包是比較慢的,所以我們給環(huán)境換源。在pytorch環(huán)境下執(zhí)行如下的命名給環(huán)境換清華源。

condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
condaconfig--setshow_channel_urlsyes

0b55a51c-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png ??????然后打開pytorch的官網(wǎng),由于開頭我們通過驅(qū)動檢測到我的顯卡為 GeForce MX350,最高支持cuda10.2版本,所以我們選擇cuda10.2版本的cuda,然后將下面紅色框框中的內(nèi)容復制下來。

0b6d2336-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png ??????將復制的內(nèi)容粘貼到pytorch環(huán)境下的終端,運行就可以了

condainstallpytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=10.2-cpytorch

這時候就開始下載環(huán)境所需要的依賴包了。

四、pycharm安裝--驗證CUDA和cudnn版本

打開這個pycharm網(wǎng)址,可以發(fā)現(xiàn)一共有兩個版本一個是專業(yè)版(Professional),一個是社區(qū)版(Community),專業(yè)版是需要花錢的,好幾百美元一年。而社區(qū)版是免費的,但是也夠用了,所以就下載安裝社區(qū)版就好了。0b85d674-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png ? ? ??將下載好的pycharm安裝包,雙擊。安裝的地址最好不要放在C盤,我是安裝在D盤(反正我 的軟件是不喜歡安裝在C盤的??偤ε翪盤會滿)。0b988f44-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png ? ? ??將所有的√都勾上,0bad733c-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 安裝好了點擊第二個框框,然后點完成就好了0bbf804a-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 打開pycharm,創(chuàng)建一個新的工程,來測試anaconda是否在安裝pytorch和paddlepaddle框架的時候也安裝了cuda和cudnn。按如下兩圖創(chuàng)建一個工程(新工程好像必須要安裝一個新的python插件),新的工程最好在D盤一個新的文件夾下,有的工程很大,C盤容易裝滿。0bccc980-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png0be02e1c-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 按以上的方式創(chuàng)建了一個工程,這時候我們就要選擇我們在anaconda里面安裝的環(huán)境,在界面的右下角0bfc3da0-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png 按照如圖中的選項選擇我們在anaconda中創(chuàng)建的深度學習環(huán)境,可以看到有pytorch環(huán)境。0c0de6fe-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png

此時剛剛的右下角已經(jīng)有了我們剛剛選擇的pytorch環(huán)境中的python了。0c2a7f80-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png ? ? ?我們在創(chuàng)建的工程里面創(chuàng)建一個python腳本,在腳本中運行如下代碼,查看是否anconda在安裝pytorch環(huán)境的時候也安裝了cuda和cudnn。

importtorch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())

可以發(fā)現(xiàn)控制臺打印出兩個True,可以說明cuda和cudnn已經(jīng)安裝。并且可以得到cuda的版本為10.2和cudnn的版本為7.6.5版本。0c401dfe-6713-11ee-9788-92fbcf53809c.png

至此我們的深度學習環(huán)境安裝就已經(jīng)完全完成。接下來可以在相應(yīng)的環(huán)境下進行深度學習的實驗了。

最后還要申明一下,你可以創(chuàng)建不同的環(huán)境,在里面安裝不同版本的cuda和cudnn版本。已經(jīng)親自嘗試過了,是可以的。

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