为了方便,记录一下本次pytorch的搭建,主要参考网上的一些博客帖子,一些引用也会记录出处,本贴仅用于个人学习。
2020.7.22更新,Windows被我装Linux的时候不小心覆盖掉了,没办法只好从头来了一次,顺便测了一下这篇文章,发现了一点点问题,顺便修改一下。

确定需要搭建的环境anaconda+python3.7+pytorch1.13.1

NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件可查看cuda的版本号(9.2)
如果cuda版本较高的话本文建议参考方法而不要直接套用包,因为这些包是我在搭建的时候,conda、pip自动进行安装的包,我只是通过本地安装的方式来安装了一下而已。
显卡MX130

搭建虚拟环境

python可以在python.org/downloads/进行下载,由于github里面的要求是python3.7,所以本次利用prompt来创建python3.7的环境。
conda create -n py37_torch131 python=3.7

开始安装环境

在安装pytorch之前还需要先装一个numpy,这次选择(numpy-1.18.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl)这个版本,下载地址为https://pypi.org/project/numpy/#files

Pytorch 和CUDA版本对应关系 pytorch1.3.1对应的cuda_python


然后在https://pytorch.org/get-started/locally/#mac-python可以查看到所需要的pytorch的版本(torch-1.3.1+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl)并进行安装。

Pytorch 和CUDA版本对应关系 pytorch1.3.1对应的cuda_迅雷_02


主要是因为直接在prompt中用conda命令进行安装经常失败,所以还是直接把包下下来然后使用本地包进行安装会比较好一点。

其他还有一些包需要安装一下:

pip install jupyter tqdm opencv-python matplotlib pandas 当然这么直接装肯定是会失败的,所以还是一步一步来吧,从网上把包下下来,然后pip install本地的包。

opencv_python-4.2.0.34-cp37-cp37m-win_amd64.whl https://pypi.org/project/opencv-python/#files

matplotlib-3.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl https://pypi.org/project/matplotlib/#files

pandas-1.0.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl https://pypi.org/project/pandas/#files

可能会发现在安装过程中会有很多的小的包报错,不用担心,同理直接上网找到那些网站下载本地文件再进行pip就可以了,因为实在太多,所以就不一一列举。

Pytorch 和CUDA版本对应关系 pytorch1.3.1对应的cuda_Pytorch 和CUDA版本对应关系_03


在下一步进行运行的时候发现没有装torchvision以及cudatoolkit所以再进行安装,直接运行conda代码

conda install cudnn=7.6.0

会发现清华源报错,找不到相关的文件,所以把清华源都删了,直接用默认的channel进行conda安装。

这个代码是没法直接使用的,最后我找到了anaconda cloud网站,里面有cudatoolkitcudnn的包可以下载,上面的包都建议用迅雷下载,但是这两个包迅雷搞不定,发现chrome很是顺畅,估计是balabala上网的缘故吧,懂得都懂。这里的两个包格式为.tar.bz2,需要通过conda install进行安装。

Pytorch 和CUDA版本对应关系 pytorch1.3.1对应的cuda_pytorch_04


验证一下

Pytorch 和CUDA版本对应关系 pytorch1.3.1对应的cuda_迅雷_05


然后就是torchvision了,这个花了一上午的时间终于搞定,首先是版本匹配的问题,然后找到了一个类似的,只是版本不同,多的不说,上代码。

pip install torchvisinotallow===0.4.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Pytorch 和CUDA版本对应关系 pytorch1.3.1对应的cuda_pytorch_06

测试
import torch
print(torch.cuda.is_available())

返回结果是True,则PyTorch的GPU安装成功

Pytorch 和CUDA版本对应关系 pytorch1.3.1对应的cuda_Pytorch 和CUDA版本对应关系_07

说明

这是我第一次发帖,如果有不对的地方希望大家能够指正一下,共同进步。
上述提到过的包以上传至百度云链接:https://pan.baidu.com/s/10Nk-f2ltZ3V5fiHm4DHCWg
提取码:05sw