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  • 前言
  • 第一步:安装python
  • 第二步:安装Visual Stdio
  • 第三步:安装CUDA
  • 第四步:安装pytorch
  •   如果觉得写得还行的话,就点个赞再走呗,谢谢您嘞(也欢迎提点建议)


前言

  上个星期折腾了deepin和TensorFlow,TensorFlow安装挺麻烦的,按官网教程还有其他博主们写的来弄,最后都没弄好(可能我太菜了又没耐心),算了,懒得折腾,最后直接一句

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

  就完事儿了,至于为啥装1.15版,因为听说该版最稳定啥的。

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听说一句话就完事儿?那就让我试试 )

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第一步:安装python

  python肯定大家都装了吧,装了的大火就直接下一步。如果没有装的话,推荐装Anaconda,集成了很多第三方库,多的就不说了,网上一大堆,这里放一个Anaconda的清华镜像传送门,需要的小伙伴自取,注意版本号和系统,2020版的应该对应python3.8,推荐2019版的,对应python3.7,稳定点,注意在安装的时候勾选添加到环境变量,省的后面自己再装了。

  装好之后,命令行输入python,进入python的命令行模式,第一行会打印出python版本信息,记住是3.7还是3.6还是3.8

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第二步:安装Visual Stdio

  由于CUDA需要VS的支持,所以要先安装VS,2015、2017、2019的都可以,这里就略过装VS的步骤了。

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第三步:安装CUDA

  pytorch-GPU版需要N卡支持,还要你的N卡支持cuda,先去NVIDIA官网下载cuda安装程序,传送门在此,进去之后,选择立即下载:

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  到这里 ,一步步选上,离线安装。

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  点击下载,慢慢等待下吧,推荐用IDM下,挺快的。

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  刹一jio,忘说了,前提是显卡支持cuda并且安装了最新的驱动,大多数N卡基本都支持cuda吧,就默认看官的显卡支持了(滑稽),显卡驱动下载传送门,选择自己的显卡版本,下载后按照安装程序一步步来就完事儿了。

  cuda安装程序下好后,运行,等它检查系统兼容性,如果没装VS的话,可能第一步系统检查就失败了。然后选择安装位置,默认C盘,我的C盘只剩8个G了,就换到了D盘,可惜这个浏览里不能创建文件夹,得自己手动创建,

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  等它安装,挺快的,装完后我们选择关闭,准备工作完了,可以装pytorch了。

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第四步:安装pytorch

  torch官网有步骤,见https://pytorch.org/get-started/locally/,进去后,如下图所示,选择合适自己的选项,目前官网上给的CUDA版本最高到11.0,前面装的11.1,不过不影响。

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  当然,前面安装了anaconda,也可以选择conda,选择conda的安装命令是下面这个,用conda安装的话,最好在Anaconda prompt里执行。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

  我先试过conda install,然后在solving environment那里说一堆包有问题啥的,就没忘下走了,算了,不用conda。之前配过pip的镜像,直接pip装也一样。

pip install torch=1.7.0+cu110 torchvision=0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

  但是pip安装的话,试了几个镜像源,都找不到这几个包,不知道为啥,就像下面这样:

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  从官网下太慢了。注意命令后面的-f参数,给出了网址,那么我们就自己去找,先下包然后离线安装(自己动手,丰衣足食?)。https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 拉到最下面,torch和torchvision的cuda版在最下面挨着的,注意选择合适自己python的版本(如cp37就是python3.7)。这里的包名不是pip命令里的那样,要注意别下成CPU版的了。

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  再ctrl+F,搜索torchaudio,

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  建议全部下载到一个目录下,下载完后,命令行进入下载目录,执行pip install.whl, 等就完事儿了,

pip install torch-1.7.0+cu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl torchaudio-0.7.0-cp37-none-win_amd64.whl torchvision-0.8.1+cu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl

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  安装完后,顺道就在命令行测试一下,就像这样下面这样, torch.cuda.is_available() 测试CUDA是否可以被pytorch支配。

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  到这里,安装工作就结束咯!可以跟着官方文档继续学了。

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