如何更查看pytorch版本

结合了很多博主的文章，自己配置成功的流程。用Anaconda构建虚拟环境，安装CUDA、Cudnn、pytorch。安装vscode（也可以安装pycharm，就不写了）。安装pytorch图形可视化包visdom。

一、版本选择

需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的版本对应。

搜索NVIDIA Control Panel（win+s进行搜索）

安装CUDA的cudatoolkit版本就可以设置为12.3及以下。选择CUDA版本12.1。

PyTorch官网：Start Locally | PyTorch 或 Previous PyTorch Versions

pytorch版本选择2.1.1

conda install pytorch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

Anaconda已经提前装好了，版本是2022.05（不知道能不能用）（可以，成功了）

二、安装

下载安装Anaconda

检查Anaconda的环境变量是否正确

设置-系统-关于-高级系统设置-环境变量-path-编辑

win+r输入cmd 输入conda --version 和conda info，显示如下，说明环境变量配置成功。

下载安装CUDA 12.1.0

CUDA Toolkit Archive

• 按照如下步骤进行安装。

解压安装包目录建议默认，安装结束后会自动删除。

进入安装界面

同意并继续

推荐选择自定义安装

如果是第一次安装，尽量全选，如果是第n次安装，尽量只选第一个，不然会出现错误。

选择安装位置默认，并且要记住安装路径，一会环境变量配置要用。

（怎么没有Samples）

检查是否安装成功

下载安装Cudnn

Log in | NVIDIA Developer

把压缩包解压，复制里面的所有内容，粘贴到CUDA的安装目录下，进行替换。

用以下命令看是否成功。

d:
cd  D:\CUDA12.1\extras\demo_suite
.\bandwidthTest.exe
.\deviceQuery.exe

Anaconda虚拟环境

conda create --prefix=D:\Anacondaenvs\py39 python=3.9
conda config --append envs_dirs  D:\Anacondaenvs    #用路径创建虚拟环境会没有名字，用此语句可以有名字，名字就是py37

conda env list  #查看现有虚拟环境
conda activate py39   #激活环境
conda deactivate    #退出环境

conda env remove -n env_name    #删除虚拟环境

安装pytorch 2.1.1

ytorch 2.1.1需要python3.8及以上，所以又创建了py39虚拟环境。

conda install pytorch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
#我用的conda
pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

验证是否成功

python
import torch
torch.cuda.is_available()

三、在vscode中使用虚拟环境

1、在vscode中添加python解释器

进入VsCode软件，点击“扩展”，并在搜索框中输入Python，然后选择Python插件右下角的Install；

按快捷键 “Ctrl+Shift+P” ，调出全局设置搜索窗口，然后输入 “Python:Select Interpreter” 后会出现 “Python:Select Interpreter” 选项，点击该选项

点击该选项会后跳转到 Python 解释器配置窗口，这里显示的是已经添加好的Python解释器，选择py36，即可在VsCode中使用Python了

2、VScode创建项目

VScode没有创建项目的功能 ，所以我们先在[自己的文件夹]里面创建一个[空的文件夹py39]

在vscode里面打开文件夹，[打开]自己所创建的文件夹py39。

文件 --> 打开文件夹-->选择存放所创建文件夹的路径打开

打开项目之后，快捷键ctrl + shift + P --> Task --> 选择Task：Configure Task --> tasks.json文件 --> others

新建py文件

四、其他

安装visdom

pip install visdom

运行visdom

python -m visdom.server

Windows会出现超时的情况。

修改server.py文件

找到D:\Anacondaenvs\py39\Lib\site-packages\visdom\server文件（在你安装visdom的虚拟环境中找）

注释这句话

启动成功！

进去网页后，全部蓝屏，没有导航栏。

替换static文件

从github上下载server文件，地址：GitHub - fossasia/visdom: A flexible tool for creating, organizing, and sharing visualizations of live, rich data. Supports Torch and Numpy.

（微软提供了免费的github加速软件，WattToolkits）

把下载的C:\Users\administor\Downloads\visdom-master\visdom-master\py\visdom 文件中的static文件夹替换到自己visdom中。

好的，上面这个替换之后还是不行，又找了一个文件来替换。

下载地址：百度网盘 请输入提取码 提取码：9ifk

用这个替换之后就成功了。

用vscode运行以下代码

import torch
import numpy as np
import visdom

# 新建一个连接客户端
# 指定env = 'test1'，默认是'main',注意在浏览器界面做环境的切换
vis = visdom.Visdom(env='pytorch')
# 绘制正弦函数
x = torch.arange(1, 100, 0.01)
y = torch.sin(x)
vis.line(X=x, Y=y, win='sinx', opts={'title': 'y=sin(x)'})
# 绘制36张图片随机的彩色图片
vis.images(torch.randn(36, 3, 64, 64).numpy(),nrow=6, win='imgs', opts={'title': 'imgs'})

出现图形，成功。（记得把environment选择一下，main是没有图形的）