1.conda創建虛擬環境pytorch_gpu

conda create -n pytorch_gpu python=3.6

創建虛擬環境還是相對較快的，它會自動為本環境安裝一些基本的庫，等待時間無需很長，成功之后界面如下所示：

2.切換到pytorch環境

使用如下命令，切換到我們剛剛創建好的pytorch虛擬環境，這樣我們避免與其它python環境之間的干擾。

conda activeta pytorch_gpu

切換成功之后就會看到在路徑前邊顯示我們已經進入該虛擬環境。

3.安裝幾個常用庫（也可暫時不安）

conda install pandas jupyter notebook

4.安裝pytorch

4.1進入官網查看要下載的版本

查看對應的版本，這里是官方鏈接：

4.2 根據系 統信息及cuda版本選擇對應toolkit

這里最主要的是那個CUDA的版本，此處我選擇的是10.1，是因為我的電腦的 cuda版本信息就是這樣的。具體的查看方法可在4.5節查閱。

4.3復制上圖中最后一行代碼到pytorch環境終端

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

這里是下載過程截圖：

但是在下載過程中torchvision以及pytorch沒有下載成功，

因為這是去其官網下載，下載速度很慢，在上圖中我們也可以看出是因為網絡錯誤,網絡上也有幾種其他的方法，此處我沒去驗證，我還是讓電腦重新下載的，等待時間挺長的，但是因為是在晚上下載的，一早起來就好了

4.4 驗證pytorch是否安裝成功

此時直接輸入 python，即可成功進入：

而后輸入如下指令，查看torch是否安裝成功

>>> import torch

>>> x=torch.randn(4,4)

>>> print(x)

正常情況下是出現這個界面的：

驗證完成之后，可以quit()保存退出。

4.5 如何查看自己電腦cuda版本

4.5.1 windows如何查看

NVDIA控制面板–>幫助–>系統信息

組件–>NVCUDA.DLL 可以查看CUDA版本

這里我的顯示是10.1,所以我上邊下載的版本也是10.1的，這里的版本要對應上，否則會出現問題。

4.5.2 linux如何查看

打開終端，輸入：nvcc -V

nvcc -V

或者如下方式查看：

CUDA:

cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

到此這篇關于如何搭建pytorch環境的方法步驟的文章就介紹到這了,更多相關pytorch搭建環境內容請搜索我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持我們！

本文標題: 如何搭建pytorch環境的方法步驟

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/312037.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的怎样检查python环境是否安装好_如何搭建pytorch环境的方法步骤的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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