Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置详解(GPU)

第一步 ： 从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

安装过程中需要勾选如下图

装好后测试是否装好，先配置环境变量（可能anaconda安装好后自己就有了）

打开CMD，输入代码

conda list

回车出现包的信息则说明安装完成

打开Anaconda Navigator（桌面没有的话就点击左下角看最近添加）可以看到spyder已经下好了

第二步：下载CUDA（GPU）
注意：没有NVIDA的显卡是不能使用CUDA的！！！！！！！！！
如果显卡不是N卡的话，就不能使用GPU加速的！！！！！
但亲测之后就算没有下载CUDA，只要pytorch包下载在spyder里，是能使用CPU来加速的，进行一些简单的学习是没有问题的。

下载CUDA前，查看自己电脑能安装CUDA的最高版本，打开NVIDA控制面板

可以看到我的CUDA能安装11.1版本的（这不代表你的电脑就安装这个版本，而是最高能接受这个版本！）

然后我们进入CUDA工具包安装官网
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

可以看到有很多版本，但这个时候可以看一下pytorch官网
https://pytorch.org/get-started/locally/

这里最高CUDA选择10.2，但由于本人的电脑就是装不了10.2，所以选择了10.1 updata2

点进去是这个样子的

然后右下角下载好后开始安装，遇到下图这个注意勾选。

安装过程如果出错的大概率是你的电脑没有 Visual Studio,如果真出错了可以下个VS2019试一试，我就是出错在这。

安装完成后测试是否安装完成，打开CMD输入

nvcc -V

安装完成的话就会出现下图

可能会遇到nvcc不识别，我们就去找nvcc这个文件（如图所示路径）

找到之后把这个路径添加到环境变量

添加之后，再次进入cmd，输入nvcc -V测试安装情况

到此CUDA安装完成

第三步

Pytorch安装
打开cmd，输入下面两行代码（使用清华源加速）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

先不要关闭cmd，然后进入pytorch官网
https://pytorch.org/get-started/locally/

熟悉的界面，因为我安装的CUDA是10.1，所以CUDA选择了10.1。
注意这段代码

必须去掉-c pyorch
所以我们在刚才的cmd中输入

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

然后稍等一会，cmd就会开始安装了，安装过程中碰到Y/N就选Y就行了，因为我已经安装过了，所以cmd里就是这样的

等下载完成之后，打开cmd，输入

ipython

然后再如下图输入

import torch
torch.cuda.is_available()

如果输出了一个True，则pytorch安装完成了。

第四步
环境配置与测试
打开Anaconda Navigator

在两个环境中找一找有没有pytorch一类的包

没有的话只能重新下一次pytorch了
有的话打开spyder，可以在工具选项设置为简体中文

然后输入代码测试

import torch
print('Torch Version:',torch.__version__)
print('CUDA GPU check:',torch.cuda.is_available())

正常输出的话，那么pytorch就装好了

如果是要用pycharm来运行呢，则新建一个项目，选择现有解释器

然后在添加解释器，在conda环境下如图

然后创建就好了，创建完成以后，创建一个.py文件，输入代码

import torch
print('Torch Version:',torch.__version__)
print('CUDA GPU check:',torch.cuda.is_available())

运行如下，则配置完成了

到此这篇关于Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置详解(GPU)的文章就介绍到这了,更多相关Anaconda spyder pycharm pytorch配置 内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Anaconda+Pycharm环境下的PyTorch配置方法

    写给新手的话 pycharm是什么,为什么让我指定interpreter 记事本 最开始写C语言代码的时候,人们使用vi,记事本等软件写代码,写完了之后用GCC编译,然后运行编译结果,就是二进制文件.python也可以这样做,用记事本写完代码,保存成如test.py的文件后,通过命令python test.py可以运行这一文件.最初的C语言代码都是通过这种方式写的.但是人们很快发现了一个问题,就是这么弄太麻烦了,编写用vi,运行得切出去用shell,出错了再切回vi改代码.这要是编写.运行.调试

  • Windows+Anaconda3+PyTorch+PyCharm的安装教程图文详解

    1. 安装Anaconda3 官网下载Anaconda3:https://www.anaconda.com/distribution/ 运行下载好的.exe文件 Win+R 调出运行对话框,输入 cmd 回车,输入 python,如果出现python版本信息,表明安装成功. 添加环境变量:高级系统设置 -> 环境变量 2. 查看电脑显卡信息 以 Win10 为例,控制面板 -> NVIDIA控制面板 -> 帮助 -> 系统信息 -> 组件 3. 创建PyTorch环境 卸载原

  • Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置详解(GPU)

    第一步 : 从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D 安装过程中需要勾选如下图 装好后测试是否装好,先配置环境变量(可能anaconda安装好后自己就有了) 打开CMD,输入代码 conda list 回车出现包的信息则说明安装完成 打开Anaconda Navigator(桌面没有的话就点击左下角看最近添加)可以看到spyder已经下好了 第二步:下载CUDA(GP

  • Python和Anaconda和Pycharm安装教程图文详解

    Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,装上Anaconda,就相当于把 Python 和一些如 Numpy.Pandas.Scrip.Matplotlib 等常用的库自动安装好了,使得安装比常规 Python 安装要容易.如果选择安装Python的话,那么还需要 pip install 一个一个安装各种库,安装起来比较痛苦,还需要考虑兼容性,非如此的话,就要去Python官网(https://www.python.org/dow

  • PyCharm+PyQt5+QtDesigner配置详解

    关于 最近要在python下做可视化界面的设计,想到之前用QtDesigner来画界面很是方便,当时画完之后都要手动在终端输入 pyuic5 -o 1.py 1.ui 来把.ui文件转换为.py的代码再进行编辑,不是很方便,联想到要是能在PyCharm下完成所有工作就好了,所以就有了这篇博客,简单记录下,不够详细的地方请谅解. 配置前提 PyCharm (这个不多说,官网下载安装) Anaconda 1.8.7(强烈安利,很好的python包管理平台,官网下载安装) python 3.6.5 (

  • 如何使用PyCharm及常用配置详解

    如何使用PyCharm及常用配置详解

    一.Python 的 IDE -- PyCharm 1.1 集成开发环境(IDE) 集成开发环境(IDE,Integrated Development Environment) -- 集成了开发软件需要的大部分工具.一般包括以下工具: 图形用户界面 代码编辑器(支持 代码补全/自动缩进) 编译器/解释器 调试器(断点/单步执行)-- 1.2 PyCharm 介绍 1.PyCharm 是 Python 的一款非常优秀的集成开发环境 2.PyCharm 除了具有一般 IDE 所必备功能外,还可以在

  • WIndows10系统下面安装Anaconda、Pycharm及Pytorch环境全过程(NVIDIA GPU版本)

    目录 1.判断电脑是否具有GPU 2. 安装Anaconda 3. 创建虚拟环境 3.1 利用conda命令创建虚拟环境 4. GPU和CUDA准备工作 5. 安装Pytorch 6. 验证Pytorch 7. 安装PyCharm并进行配置 总结 1.判断电脑是否具有GPU 打开电脑任务管理器,进入性能选项,看是否有带有Nvidia的GPU的标识 或者,在桌面点击鼠标右键,看见NVIDIA控制面板也是可以的 2. 安装Anaconda 进入Anaconda的官方网站 Anaconda官网 网站会

  • 在pycharm中配置Anaconda以及pip源配置详解

    在学习推荐系统.机器学习.数据挖掘时,python是非常强大的工具,也有很多很强大的模块,但是模块的安装却是一件令人头疼的事情. 现在有个工具--anaconda,他已经帮我们集成好了很多工具了!anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,主要是安装方便,而python是一个编译器,如果不使用anaconda,那么安装起来会比较痛苦,各个库之间的依赖性就很难连接的很好. 在windows中,pycharm是一个比较好python编辑器,所以如果能把pycharm 和 ana

  • Anaconda的安装及其环境变量的配置详解

    随着python的发展越来越好,用python的伙伴也越来越多.本人刚开始接触python的时候用的第一个集成环境就是Anaconda,因为自带很多包,安装又比较方便,所以还是比较方便了.现在来说下它的具体安装步骤: 进入官网后,点击红框区域下载按钮 下载完成后,按照此步骤,点击安装. 点完弹到下一个页面,接着点: 这个步骤选择安装地址的,建议单独新建一个文件夹来存放跟anaconda相关数据 点击finish后就算安装完了,接着下一步,要来配置环境变量了.首先找到安装路径 然后找到一个scri

  • 关于win10在tensorflow的安装及在pycharm中运行步骤详解

    本文介绍在win10中安装tensorflow的步骤: 1.安装anaconda3 2.新建conda环境变量,可建多个环境在内部安装多个tensorflow版本,1.x和2.x版本功能差别太大,代码也很大区别 3.环境中安装python和fensorflow 4.用tensorflow运行一段测试程序 安装anaconda下载地址(清华镜像): https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/选择最新版本 开始安装anaconda 选

  • Python 开发工具PyCharm安装教程图文详解(新手必看)

    PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE,VS2010的重构插件Resharper就是出自JetBrains之手. 同时支持Google App Engine,PyCharm支持IronPython.这些功能在先进代码分析程序的支持下,使 PyCharm 成为 Python 专业开发人员和刚起步人员使用的有力工具. PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试.语法高亮.Project管理.代码跳

  • Python环境管理virtualenv&virtualenvwrapper的配置详解

    背景 Python 作为一门成熟的编程语言,拥有无数优秀的第三方包以方便开发者能够快速地构建应用.一般来说,如果你开发了一个 Python 软件包想供其他人使用,你可以将它上传至 PyPI (Python Package Index) 上,然后其他人就可以通过 pip 或者 easy_install等命令轻松地下载和管理各种包. 但是如果在所有的项目都在一个 Python 环境下,势必会引起包冲突.因此需要一款软件能够把每个项目的Python环境分离开,每个项目有自己独立的Python版本以及依

随机推荐