(最新最全)windows使用anaconda安装pytorch进行深度学习并使用GPU加速
内容导读
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内容图文
本篇文章记录下自己安装pytorch的过程,由于我装过3~4次了,所以还算是比较有经验了。
1.检查电脑配置
右键打开
打开系统信息
切换为组件栏
在3D设置中找到自己的cuda版本,我这里是11.1。
2.下载
打开pytorch下载官网:https://pytorch.org/get-started/locally/。然后选择好各个选项,其中CUDA版本根据自己电脑选择,我这里为11.1。
然后我们发现最下面有一行命令。
复制这行命令。打开anaconda的命令行。
在命令行中一条一条的输入以下命令,下面是为了添加国内的镜像源,这不单单是为了更快,而是更加稳定,我第一次直接按默认的来,结果中途有一个包卡住了,然后就中断了下载,这时我把之前下载的包都删除干净,重新下,才弄好。
下面的源虽然这次你不一定都用得上,(这次只用得上一两个)但是,这次把这么多源添加好了,下次你下载其他的包时或许就能用上。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk
conda config --set show_channel_urls yes
然后,我们将之前我们从官网上复制下来的那一行命令复制到命令行中,不过把-c
之后的内容通通去掉,-c
是指定从哪个源来下载我们要的包,但是我们用的是国内源,我们上一步已经配置,这记录在系统中了,而且在源使用列表中的最前面,所以conda能够自动使用国内源。
去掉c
后命令大致如下(换成你自己的),回车,然后输入y,开始下载。。。
我们等一会,下载成功之后我们测试一下。
3.测试
打开jupyter notebook
,输入以下命令:
import torch#1测试是否成功安装pytorch
print(torch.cuda.is_available())#2检测cuda是否安装正确和可用.
#3判断是否能够真正使用GPU。即cuda,pytorch,显卡都兼容。这步很关键,很多4,5年前的电脑前两步都没问题,这步就出问题,多半是显卡算力太低。
a=torch.Tensor([1,2])
a=a.cuda()
a
结果:
如果你上面代码都没报错,那么说明成功了!GPU加速就在眼前。
如果你的电脑比较新,那么多半按上述操作都没有问题。
如果你的电脑非常旧,可以参考之前我写的(我之前是旧电脑),或许可以给你提供一些思路,产生一些共鸣:
1.https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/109672442
2.https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/109695111
3.https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/110562749
我现在电脑配置:
联想 thinkbook 14 2021款
win10
独显MX450
集成显卡:Iris(R) Xe
内存16G
CPU:i5 1135G7
所以,目前搞些中小型网络好像还是没啥压力的。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的(最新最全)windows使用anaconda安装pytorch进行深度学习并使用GPU加速全部内容,希望文章能够帮你解决(最新最全)windows使用anaconda安装pytorch进行深度学习并使用GPU加速所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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