Windows下Pytorch入门深度学习环境安装与配置（CPU版本）

电脑的联想

Windows下Pytorch入门深度学习环境安装与配置（CPU版本）一、安装过程中各个软件的作用（一）Python（二）库/包/package/library（三）PyTorch/Tensorflow（四）Anaconda（五）PyCharm（六）显卡GPU，驱动（七）环境配置中各个软件的关系（八）Windows下判断有无NVIDIAGPU二、Windows下安装Pytorch（一）流程（二）下载安装Anaconda（三）利用conda/pip安装PyTorch（1）创建一个虚拟环境（比如叫Lipytorch8)（2）在上一步创建的虚拟环境中安装PyTorch（四种方法）（3）验证pytorch是否安装成功（四）安装PyCharm并进行环境配置三、加餐（一）如何给新下载的项目配置合适的虚拟环境（二）如何下载安装旧版本PyTorch一、安装过程中各个软件的作用（一）Python◼编程语言–人和计算机◼Python就是人和计算机相互交流的一门编程语言◼Python是计算机世界中比较（语法）简单的语言（二）库/包/package/library◼包/库，就是别人分享的工具（模板）◼有了这些工具，我们可以高效地完成一些事情，不需要关注底层◼如果安装包，就是使用pipinstall包名（三）PyTorch/Tensorflow◼其实就是Python的库◼安装其实就可以使用pipinstall包名（四）Anaconda◼Python环境◼Conda命令，我们可以使用condainstall包名——库（APP），conda/pip（应用商店）◼虚拟环境（提供了包的分离环境，方便管理）我们可以把不同版本的库放到不同的虚拟环境当中，来给不同的项目创建单独的虚拟环境，这样就不会跟其他项目产生冲突如果想了解conda里有指定包的哪些版本法一：在命令行中输入以下指令：condasearch包名法二：在图形化界面搜索比如我想知道Pytorch兼容的Python版本有哪些（五）PyCharm（1）Python是如何运行起来的（传统方法）（2）PyCharmIDE的功能◼能够进行代码补全◼代码运行——一键完成◼实时语法错误检查◼配置一个项目的时候，需要配置好Python解释器（六）显卡GPU，驱动◼GPU(GraphicsProcessingUnit)，硬件◼显卡，主要就是用于在屏幕上显示图像，用于与视频，图像处理相关的任务◼显卡：独立显卡（装在主机中，比较大，性能强，功耗大），核显（嵌入到CPU中的，比较小，性能低，功耗小）◼驱动：让计算机识别特定的硬件（1）深度学习显卡，CUDA•深度学习显卡，英伟达品牌的显卡（NVIDIA）•有了CUDA，我们就可以操作英伟达品牌的显卡（2）GPUVSCPU（七）环境配置中各个软件的关系（八）Windows下判断有无NVIDIAGPU◼检查任务管理器–如果GPU中带有NVIDIA字眼，说明有NVIDIAGPU◼你觉得你有，但任务管理器上没有–有可能是你没装驱动我这里就没有二、Windows下安装Pytorch（一）流程确定自己的硬件信息–任务管理器（性能选项卡）确定无NVIDIAGPU下载安装Anaconda利用conda或者pip安装PyTorch（坑最多的）下载安装/配置PyCharm（二）下载安装Anaconda◼官网：https://www.anaconda.com/◼选择Products->AnacondaDistribution◼点击Download，可以下载最新版本◼https://repo.anaconda.com/archive/，可以下载到历史版本可以下载历史版本，距今一两年左右如果下载慢的话，可以右键复制地址，粘贴到迅雷上下载不知道版本号的可以：文件资源管理器->此电脑->右键->属性，来查看◼安装路径最好全英文关于是否添加环境变量，可添加可不添加，看个人喜好如果添加，就可以在普通的命令行窗口，直接使用Anaconda的一些指令如果不添加，就不能在普通的命令行窗口使用Anaconda的一些指令，但在Anaconda的命令行使用Anaconda的一些指令辨析（三）利用conda/pip安装PyTorch（1）创建一个虚拟环境（比如叫Lipytorch8)◼利用condacreate指令创建新的虚拟环境#创建虚拟环境condacreate–n虚拟环境名字python=版本#删除虚拟环境condaremove–n虚拟环境名字--all1234◼添加镜像加速condacreate–n虚拟环境名字python=版本–c镜像地址1镜像名用于创建环境镜像地址清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main北京外国语大学镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda的通道与镜像地址的理解通道（channel），其实就相当于下载地址会优先从最新添加的镜像地址里找这些包，如果没找到，就按照优先级，一步步往下找如何持久化添加/删除通道？#持久添加通道condaconfig--addchannels通道地址#删除通道condaconfig--removechannels通道地址1234如何查看配置文件中有哪些通道？condaconfig--getcondaconfig--show12（2）在上一步创建的虚拟环境中安装PyTorch（四种方法）需安装pytorch、torchvision、torchaudio三个包法一：从官网（https://pytorch.org/）采用命令行下载（conda）condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly–cpytorch1如果想下载先前的版本法二：添加镜像源condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly–c镜像地址1镜像名镜像地址–pytorch,torchvision,torchaudio清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/法三：从官网（https://pytorch.org/）采用命令行下载（pip）pip3installtorchtorchvisiontorchaudio1法四：本地安装（主要是解决法三中torch这个包下载比较慢的问题，其他的包都很小）法三中下载pytorch/torch这个包时，下载版本在命令行中有提示，将此版本（只用复制从第一个cp出现开始之后的内容）在下面这个网站上按Ctrl+F搜索，找到之后，下载到本地网站：https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html下载完成之后，使用pipinstall下载文件地址（直接把文件拖到命令行中即可）来安装pytorch使用原来命令行+把pytorch/torch指定成你在本地下载的版本）下载torchvisiontorchaudio，里面还有一些依赖需要安装pip3installtorch==本地下载的版本torchvisiontorchaudio1（3）验证pytorch是否安装成功激活对应的虚拟环境（你安装Pytorch的虚拟环境）condaactivate虚拟环境名1看有没有pytorch或者torchcondalist1验证pytorch能否被python调用。依次输入下面这些指令，如果显示False，就说明我们这个PyTorch安装成功了pythonimporttorchtorch.cuda.is_available()12345（四）安装PyCharm并进行环境配置下载PyCharm(https://www.jetbrains.com/pycharm/)社区版本开源，专业版对学生也是免费的，但需要学生认证，需要教育邮箱（现在Github上注册账号，把学生认证完成，拿到开发者包，包里就提供了PyCharm专业版，但社区版就足够了）如果想下载历史版本的话，进下面这个网站https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html配置合适的Python解释器（虚拟环境）三、加餐（一）如何给新下载的项目配置合适的虚拟环境利用PyCharm打开项目：File->Open配置对应的虚拟环境：File->Setting->roject->ython解释器，然后选择对应的虚拟环境直接运行代码，右键->run如果提示某些包没有发现，可以用下面这些指令把包依次装上condainstall包名pipinstall包名如果两个指令都没有成功，就利用搜索引擎找找原因–包名不对，通道不对，或者其他原因如果在PyCharm中使用智能检测requirements.txt中所需包的安装方式，没办法安装上这些包，可采用在命令行安装的方式，指令如下：#将命令行调到项目所在位置cdrequirements.txt所在文件夹地址#安装pipinstall-rrequirements.txt1234（二）如何下载安装旧版本PyTorch有些项目要求使用特定版本的Pytorch，一般来说高版本的Pytorch可以往下兼容低版本的Pytorch，但有些代码只支持低版本的Pytorch，这个时候就需要下载安装旧版本的Pytorch旧版本PyTorch安装：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/Condainstallpytorch==旧版本torchvision==旧版本torchaudio==旧版本-cpytorch（或换成镜像通道）1验证镜像通道是否有这个版本的Pytorch的方法：condasearchpytorch=版本–c镜像通道1命令行指令版本pipinstalltorch==版本xxxxx对于>1.0版本pipinstall下载文件地址对于