Win10+Anaconda3+python3.6+cuda10.1+cudnn7.6.0+pytorch1.7.0+torchvision0.8.0安装
- 一、下载Anaconda
- 二、安装python3.6
- 三、安装Cuda
- 四、安装cudnn
- 五、安装pytorch
- 六、报错处理
- 1. 添加cuda环境变量报错
- 2. torch和torchvision出现False
- 3.torch.cuda.is_available()在Anaconda Prompt中为True，在pycharm中为False
- 4.pycocotools报错
一、下载Anaconda
1.打开Anaconda清华镜像网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择合适的Anaconda版本，python3.6对应的是Anaconda3-5.2.0，5.3以后的都是python 3.7的，按需求下载。如下图所示：
2.下载好后打开exe文件，点击next。
3.点击I agree
4.选择Just Me
5.默认安装路径，点击next
6.勾选第二条，点击Install，等待安装。
二、安装python3.6
1.下载好Anaconda后，打开Anaconda prompt，输入如下语句，进行安装：
conda create -n pytorch python=3.6 # pytorch为虚拟环境名，可任意取安装过程中出现如下选择，都选择y。
2.验证是否安装成功：输入语句
conda activate pytorch出现如下界面，即表示安装成功。
三、安装Cuda
1.首先查看电脑的英伟达显卡支持的cuda版本，具体步骤如下：
①打开控制面板，点击硬件和声音
②点击NVIDIA控制面板
③点击上方的帮助，再点击系统信息。
④点击组件，可查看支持的cuda版本
2.下载cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择显卡对应版本的cuda，请确保C盘有足够的空间。
3.选择相应的配置进行下载。
4.下载好后，双击exe文件
①默认路径
②点击同意并继续
③选择精简
④勾选I understand…
⑤等待安装完成
⑥测试安装成功：
cmd输入：
nvcc -V出现如下界面，即安装成功。
5.添加环境变量（参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/158900161）
打开电脑->属性->高级系统设置->环境变量：
①将下面的内容新建到系统变量之中：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH =%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
②然后再找到系统变量中的path，选择编辑。添加以下内容：
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\common\lib\x64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64；
四、安装cudnn
1.下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 2.注册或者登录NVIDIA账号，注册需要填写一个简单的问卷。
3.选择cuda对应版本的cudnn进行下载
4.下载好后，解压压缩包，将里面的include、lib、bin三个文件分别粘贴到cuda安装目录下的相应文件内。
5.测试是否安装成功cudnn
启动cmd或者powershell，cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图（参考：）:
五、安装pytorch
本来用的是conda自带的源，但是由于下载太慢，换成了清华源，结果https报错，好像不能用。网上找了很多方法，终于成了：先将pytorch和torchvision的安装文件下载好，然后后离线安装。
1.下载网站：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 根据python版本和cuda版本选择相应的torch和torchvision的wml文件下载，版本对应可以查看pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/。选择的时候要看下前面是否带“cu”，版本不要下载错。
2.打开Anconda Prompt，输入pip install {.whl文件路径}安装torch，然后安装torchvision。注意：先装torch再装torchvision。
3.验证是否安装成功
打开Anconda Prompt，输入如下代码：
import torch
import torchvision
torch.cuda.is_available()若输出True如下所所示，则表示安装成功！
六、报错处理
1. 添加cuda环境变量报错
如果遇到如下错误：此环境变量太大。此对话框允许将值设置为最长 2047 个字符，可参考这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/364186011
2. torch和torchvision出现False
验证torch和torchvision的时候出现False，报错内容如下：
UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero. (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1614378083779/work/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)
return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0原因：
nvidia-modprobe 版本过低或未安裝，与显卡驱动的版本不匹配。
解决方法：
1.以Win10为例，首先我们鼠标右键点击“此电脑”，选择“管理”，在计算机管理中，我们点击“设备管理器”，展开“显示适配器”，找到并右键您的显卡设备，选择“更新驱动程序”（也可以选择属性–驱动程序–更新驱动程序），如下图所示。
2.选择第一个“自动搜索驱动程序”
3.等待片刻，就可以更新显卡驱动程序，会提示正在联机搜索驱动程序，更新好了之后，会提示“你的设备的最佳驱动程序已安装”。
4.更新好之后，再次验证pytorch，出现True即表示安装成功。
3.torch.cuda.is_available()在Anaconda Prompt中为True，在pycharm中为False
原因：
Pycharm环境配置错误。
解决方法：
设置Pycharm编辑器，选择base环境（和Anaconda Prompt运行时一样的环境）。
4.pycocotools报错
① ModuleNotFoundError: No module named ‘pycocotools._mask‘ 错误
pip install pycocotools-windows
