【PyTorch教程】P1. PyTorch環境的配置及安裝

Source: Deep Learning on Medium

【PyTorch教程】P1. PyTorch環境的配置及安裝

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Github: https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial

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在學習中,遇到任何問題,可以關註公眾號:土堆碎念,直接在對話框中留言,我會不定時解答的~

公眾號:土堆碎念,回復:pytorch,即可獲得所有的數據集及安裝包, 省去找軟件、數據集的時間。(同步更新中,請勿急躁)

0. 前言

在計算機領域學習,最煩的一件事,就是安裝軟件,環境配置。而且,恰恰不如意的是,它還是你學習進程的第一關。第一關就出現大Boss。這樣,超級容易打擊學習的動力。

所以,在我看來,入門的話,一定要快,要不求甚解,先把握整體。所以,我的教程安排順序一些方法,不同於其他千篇一律的教程,其中也許有自己的想法。

如果你在學習中,有什麽建議,或者遇到什麽問題,可以關註公眾號:土堆碎念,直接留言,私信我。

1. Anaconda 下載

在機器學習,深度學習中,要用到大量的 package(就是各種工具包)。如果說,函數是一個工具,那麽 package 就是一個工具包。一個個安裝 package 很麻煩,而且容易出現疏漏。於是,就有了 Anaconda,這是一個集成了常用於科學分析(機器學習,深度學習)的大量package。

也就是說,你只要安裝了 Anaconda,就安裝了很多我們之後要用的許多packages。(他還有很多功能,對入門幫助超大,後面再說)

Anaconda 的下載地址:這兒(目前,頁面上是 Python3.7 的版本,我用的是3.6版本,推薦3.6版本

之前使用過3.7版本,也許會遇到一些問題。

推薦: Anaconda歷史版本鏈接:這兒,選擇這個版本: Anaconda 3–5.2.0

2. Anaconda 安裝

雙擊進行安裝,需要註意以下幾點:

(1)記住安裝路徑,之後會用到

(2)跳過安裝 Microsoft VSCode

為了檢驗是否安裝成功,在開始菜單出,左擊 Anaconda Prompt

如果可以成功打開,且左邊有 (base),即安裝成功。

3. 顯卡配置(無 Nvidia 顯卡的略過)

只要你打開任務管理器,在 GPU 那裏看到了你的 NVIDIA 顯卡,即可。說明你的硬件驅動,已安裝。

如果你的 NVIDIA 顯卡未顯示,可以使用驅動人生,或者去官網下載驅動。

絕大多數的NVIDIA的顯卡,都是支持深度學習的。你可以去 這裏 查閱,如果這裏面有你的顯卡的話,那麽說明你的顯卡是支持深度學習的。

如果你的顯卡支持深度學習,請在命令行處,輸入 nvidia-smi ,查看自己驅動的版本。

!!!務必,保證自己的驅動版本數大於 396.26,像我這裏的驅動版本數為430.86,滿足要求。

如果發現自己的版本數不滿足要求,可以使用 驅動管家 或 軟件管家更新,當然最推薦的是 官網下載

在官網選擇相應的選項後,紅色框部分,默認即可。產品系列中的 Notebooks 指的筆記本。將下載後的驅動,正常安裝即可。

4. 有序的管理環境

也許,你之後會遇到不同的項目,需要使用到不同版本的環境。比如這個項目要用到 pytorch 0.4,另一個項目要用到 pytorch 1.0,如果你卸載了0.4版本,安裝了1.0版本。那麽下一次,你再碰到0.4版本,你就需要卸載1.0版本,安裝0.4版本。很折騰。

Anaconda 集成的 conda 包就能夠解決這個問題。它可以創造出兩個屋子,相互隔離。一個屋子放 0.4 版本,一個屋子放 1.0 版本。你需要哪個版本,就進哪個屋子工作。

我們首先使用 conda 指令創建一個屋子,叫做 pytorch。

指令如下:

conda create -n pytorch python=3.6

conda 是指調用 conda 包,create 是創建的意思,-n 是指後面的名字是屋子的名字, pytorch是屋子的名字(可以更改成自己喜歡的),python=3.6 是指創建的屋子,是 python3.6 版本。

之後,彈出提示,輸入 y,即可安裝。

安裝成功後,輸入以下指令:

conda info --envs

即可看到 conda 環境中,有新建的 pytorch 環境,右邊的 * 號表示,當前你處於哪個環境。

接下來,我們要在 pytorch 環境中,安裝 PyTorch,(有點繞),使用如下指令,進入 pytorch 環境。

conda activate pytorch

你可以看到左邊的 base 變成了 pytorch,代表成功進入 pytorch 環境。

5. 安裝 PyTorch 準備

終於到重頭戲了,安裝 PyTorch了。激動的打開官網,下拉到下面的頁面。

(不得不說,PyTorch 在這方面做的真的好,不需要再人工安裝 CUDA、cuDNN 之類的,全部都給你解決了。真的良心~以前安裝真的繁瑣。(吐槽一句,以前超麻煩的)

PyTorch Build 選擇 Stable;選擇系統;Package,Windows下推薦 conda,Linux 下推薦 pip;Python版本按照Anaconda的版本選擇,我這裏選擇3.6,CUDA 推薦9.2。如果沒有顯卡的話,選擇 None。我的選擇如圖所示:

復制下面的代碼,之後,在開始菜單中,打開 Anaconda Prompt,查看最左邊括號中是 base 還是 pytorch。

如果是 base,使用 conda activate pytorch 進入 pytorch 環境中。之後粘貼即可。

果斷輸入y,之後就是漫長的等待。或者去休息吧,慢慢等著。看看劇啥的,等著它慢慢下吧。如果你的並不慢,恭喜恭喜。

6. 加速(可選)

有的時候,下載速度太慢了,可以利用我已經下載好的文件。(白天的話,好像速度較好,推薦大家白天下載)

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1cyEjHdluc4ufCkvtbgziqA 
提取碼:bzfx
復制這段內容後打開百度網盤手機App,操作更方便哦

將其中的 pytorch-1.3.0-py3.6_cuda92_cudnn7_0.tarcudatoolkit-9.2-0.tar兩個文件,復制到剛才 Anaconda 安裝的目錄下的 pkgs 文件夾中。

這兩個文件,只能安裝 pytorch1.3.0 和 cuda 9.2,僅限Windows。

之後,在 Anaconda Prompt 命令行窗口,多按幾次 Ctrl + C 結束程序。

之後,輸入以下指令:conda install --use-local pytorch-1.3.0-py3.6_cuda92_cudnn7_0.tar.bz2conda install --use-local cudatoolkit-9.2-0.tar.bz2,即可使用下載的包進行安裝。

然後,重新復制 PyTorch 安裝命令,粘貼到命令行上,進行安裝。

7. 驗證是否安裝成功

(1)在命令行左邊為 pytorch 環境中,輸入 python

(2)之後,輸入 import torch,如果沒有報錯,意味著 PyTorch 已經順利安裝了

(3)接下來,輸入 torch.cuda.is_available,如果是 True,意味著你可以使用 GPU,如果是 False,意味著只能使用CPU。

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