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目前主流使用的工具有Facebook搞的pythorch和谷歌开发的tensorflow两种#xff0c;二者在实现理念上有一定区别#xff0c;pytorch和人的思维模式与变成习惯更像#xff0c;而tensorflow则是先构建整体结构#xff0c;然后整体运行#xff0c;开发调试过程较为繁…背景介绍
目前主流使用的工具有Facebook搞的pythorch和谷歌开发的tensorflow两种二者在实现理念上有一定区别pytorch和人的思维模式与变成习惯更像而tensorflow则是先构建整体结构然后整体运行开发调试过程较为繁琐但好处是复用部署较方便本质是其二者分别使用动态、静态图的区别。
安装Anaconda
Anaconda是python的包管理工具并且允许创造多个虚拟环境用以分别安装不同的python版本及包相当于是python环境的虚拟机。 官网下载地址在此
下载后按照推荐步骤安装即可 第二个选项是将anaconda本身的python环境等信息添加到系统变量中不推荐是怕引发环境变量错误所以我们需要分别手动添加安装目录anaconda安装目录下的\Scripts和Library\bin目录添加到系统变量中 安装完成后可在系统中搜索Anaconda或Jupyter Notebook可找到如下文件 以后仅使用Jupyter Notebook和Anaconda Prompt将其发送到桌面即可此时打开Prompt即可进入anaconda的虚拟环境示例如图 常用命令如下
清屏 cls
列出所有环境 conda env list
列出所有库 conda list
创建环境 conda create -n 环境名 python版本号
删除环境 conda remove -n 环境名 --all
进入环境 conda activate 环境名
退出当前环境 conda deactivate创建环境时会自动安装需要的组件和库下载即可此时再列出环境可见如下所示
安装CUDA
随着神经网络等人工智能算法和大数据技术的发展计算量越来越大仅靠cpu的处理已经不能满足训练需要我们使用中多通过专门负责图像处理的显卡来加速训练过程所以在pytorch的安装中我们需要使用显卡加速功能——cuda加速显卡和cpu并行计算功能的平台该技术目前仅支持英伟达显卡。 首先在cmd命令中输入nvidia-smi查看显卡驱动API的CUDA版本
cuda下载网站 该显卡CUDA版本为12.2下载的新cuda平台不应高于该版本故下载如下版本 安装时仅选择CUDA即可
安装完成后可通过nvcc -V命令查看cuda版本
安装pytorch
pytorch的本质是三个库torch、torchvision和torchaudiotorch最大有1G左右另外两个只是补充的附件所以工程中我们一般只import torch即可。
直接到其官方网站寻找下载资源根据需要的版本生成指令 然后到conda prompt虚拟环境中输入该指令即可直接下载网络情况较好可直接使用否则可使用镜像源或到命令中的url手动下载再使用pip命令手动安装。
安装完成后输入conda list查看所有库出现如下图说明安装成功 在环境中打开python查看能否导入示例如下则说明安装成功
报错解决——fbgemm.dll
这里我重新创建了新的名为pytorchpython版本为3.9的环境因为之前尝试了3.12和3.11的均在导入时报错缺少fbgemm.dll or one of its dependencies.在目录下是有这个文件的用dll组件查看发现依赖缺少很多文件不是能一个个找到再添加的了也有说法是电脑缺少C的运行环境但在本机中查看是装了的卸载重装也没用最后想到是不是可能版本不对应分别尝试了不同的pytroch版本和CUDA版本最后试了环境本身的python版本降到3.9才成功可官网明明白白写着支持3.12具体咋回事就不明白了暂时有的用就是好的。
连接pycharm
直接上图 如图可见在pycharm中可用pytorch并可以使用cuda加速。
总结
pytorch安装主要分三步 1包管理工具Anaconda用于管理组件创造虚拟环境 2安装加速平台CUDA主要涉及显卡cuda版本和安装cuda平台版本的关系 3安装pytorch要与安装CUDA对应。
其中CUDA要注意版本向下兼容顺序分别为显卡驱动API的CUDA版本—安装cuda平台的运行API版本—pytorch版本版本可依次递减但后不可大于前。 而pytorch除了要与CUDA对应外还需注意与Anaconda的python版本对应当然一般用旧的没什么问题可那还怎么进步呢只追求稳定人类现在可能还用石头火把呢。
安装环境难的就在不同组件之间的配合版本低了高了语言和选项等选不对造成安装出错如果要改就很麻烦本人在配置过程也折腾了很长时间就因为不想按教程装老版本又没有提前搞清楚各个组之间的对应关系导致不必要的时间浪费在改错上还不如从头开始了任务真正开始之前的准备工作还是做充分。
