Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

环境版本介绍

  • Windows10专业版64位
  • NVidia GeForce GTX 1060 6G
  • anaconda-2019.10-py37_0
  • Pycharm2019.2社区版
  • CUDA10.2
  • Pytorch1.9.1


第一步:安装Anaconda

参考这位博主Anaconda 的安装教程(图文)

我安装在了F盘根目录,这个Anaconda的安装目录要记住


第二步:安装CUDA

进入官网下载安装即可,安装路径默认,官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

注意选择CUDA版本要合适,注意版本和后面要一致。


的第三步:安装Pytorch

进入Pytorch官网https://pytorch.org/选择相应的版本安装命令并复制

Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

管理员方式打开Anaconda Prompt:

Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

在base环境中创建一个虚拟环境,输入命令conda create -n my_pytorch python=3.7(my_pytorch是自己起的环境名称,python版本依需求而定)。

输入activate my_pytorch命令激活新创建的虚拟环境:

Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

 粘贴从pytorch官网复制的命令安装pytorch,如果访问不了外网需要换源,具体方法搜索即可。

安装中:

Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

安装完会显示done。

 接下来测试一下是否安装成功。在这个虚拟环境下输入python进入python命令行,然后输入import torch,不报错之后再输入torch.cuda.is_available()返回True则代表安装成功。

Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

 注意:如果这里返回的是False,则代表安装不成功,可以核对自己显卡支持的cuda版本,更新显卡驱动程序,以及核对pytorch版本和cuda版本是否一致等等。 参考链接完美解决torch.cuda.is_available()一直返回False的玄学方法

这里我之前在创建的虚拟环境中安装过cpu版本的pytorch,后来即使使用上述安装gpu版本的pytorch命令后环境中的pytorch版本依然是cpu版本,所以torch.cuda.is_available()命令一直返回False,后来我删除环境重新建立一个了新的虚拟环境,再用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch命令才安装成功。

可以使用conda list命令查看环境中的所有的包。

第四步:安装Pycharm

进入Pycharm官网https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows下载社区版安装。进入Pycharm新建一个项目,选择上面创建的虚拟环境中相应的python解释器。

Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

(这里是我选过路径了)

如果没有可选的解释器,点击右边“…”进行选择

在弹出的窗口中点击“...”,选择自己新建的虚拟环境中的python解释器

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Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建


环境配置完成。 

 

 

 

 

 

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