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Windows10下搭建PyTorch开发环境Miniconda及PyCharm的安装详解

他化天
 他化天
发布于 03/26 22:08
字数 1039
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3 月,跳不动了?>>>

  Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代,默认只包含了 python 和 conda,但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包,Anaconda图形化界面比较臃肿,命令行方式安装快捷使用方便,推荐使用Miniconda.

  Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载,打开链接拉到最下方,可见最新版本,这里截至到2020-03-26最新版本为Miniconda3-py38_4.8.2-Windows-x86_64.exe,本次安装以此为例.

  1. 安装Miniconda,要点有三

    ①安装到非系统盘无中文无空格的目录下,如: D:\ProgramFiles\Conda\miniconda3
    ②选中使用Python3.8作为Miniconda默认环境,如下图所示:
      
    ③这里不建议将环境变量添加到系统中,可以通过Miniconda提供的快捷方式打开命令行界面:
      

  2. 配置国内镜像源

如果以前安装过conda,请打开先删除用户目录的.condarc文件,文件地址如下C:\Users\用户名\.condarc
通过Miniconda命令行快捷方式打开,命令行后,执行以下命令(注意:这里用的是http)

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/auto/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/caffe2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/deepmodeling/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/dglteam/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fermi/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/intel/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/matsci/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/numba/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/omnia/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/plotly/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/psi4/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pyviz/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/rdkit/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/stackless/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/ursky/

conda config --set show_channel_urls yes

conda info
conda update --all
  3. 创Python虚拟环境

  因目前pytorch最高仅支持python3.7,固选择该版本,具体可参照下方PyTorcn官网

conda create –n pytorch-py37 python=3.7
  4. 安装PyTorch

  pytorch官网地址: https://pytorch.org/
  注意这个不使用官方提供的conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch命令安装, -c pytorch通过它来指定软件下载的镜像,pytorch官方的在国内速度很慢

  1. CPU版
activate pytorch-py37
conda install pytorch torchvision cpuonly
  1. GPU版 注意,先安装CUDA 再执行以下安装安装
      CUDA安装需注意以下几点:
        ①版本选择,版本应根据pytorch官网支持版本,如cudatoolkit=10.1,则表示支持10.1版本.
        ②安装前需更新显卡驱动到最新版本,可通过驱动精灵,360驱动管家进行升级.
        ③最重要的一点显卡必须是N卡.
        下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
activate pytorch-py37
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
  5. 安装PyCharm
  1. 下载安装
      若不进行网页开发,建议使用免费的公共版
      下载地址: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
  2. 创建项目
      关键点时配置之前创建的Python环境,如下图所示:

      测试是否安装成功:
附几个常用的命令
#激活当前环境
activate base
#列举当前所有环境
conda env list
#创建指定python版本的环境
conda create -n your_env_name python=3.7
#进入(激活)指定名字的环境
activate your_env_name
#当前安装的包
conda list
#安装指定库名,注意:使用conda install也会请求国外网络,但请求数据比较小,若是安装不成功,可以多尝试几次
conda install lib_name
#卸载指定库名
conda uninstall lib_name
#使用pip安装卸载,若是conda install安装不成功,可以尝试以下命令
pip install -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple lib_name
pip uninstall lib_name

© 著作权归作者所有

他化天
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