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步骤如下:
一、安装anaconda。(一般下载python3.7版本即可)
anaconda安装后就不用安装python,anaconda就是python的一个集合包,它把很多python必须的依赖包都集成在一起了。
进入anaconda官网,我们可以选则下载最新版的anaconda。如需要历史版本的anaconda可以进入清华anaconda镜像源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ ,进行下载。
安装过程中建议都勾选,勾选第一个可以省略把anaconda写入环境变量的操作,很是省事,等待安装完成即可。
二、安装cuda和cudnn
要安装cuda必须要有nvidia型号的显卡,广义的说,九代、十代和以后的显卡都支持。其实之前的显卡不少也是支持的,但其性能不是太好,并不建议安装gpu版本的pytorch。
下载地址(官网):
cuda下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择自定义选项,other components-->display driver, 注意取消“勾选”,如果GPU的版本高于当前的版本,否则可能导致安装失败。
cudnn下载地址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cudnn的版本与pytorch官网
torch==1.10.1+cu102 中的“cu102”一致即可。
把下载的cudnn压缩包解压,然后把这bin等文件夹全部复制粘贴到cuda安装的文件夹下,如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 。
将路径添加到 系统环境变量里面,
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64,
三、到pytorch.org官网查询cuda的版本,选择低于GPU的版本
到官网 https://pytorch.org/ 查看,windows,pip安装方式
pip3 install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio===0.10.1+cu102 -f cudnn的版本与pytorch官网 torch==1.10.1+cu102 中的“cu102”一致即可。
然后到
https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
下载离线安装包,torch、torchvision、torchaudio 版本号需要对应一致
四、创建环境
conda创建环境 查看环境 conda info --e 创建环境:conda create -n 环境名称 python=版本 conda create -n pytorch_GPU python=3.7(推荐与anaconda中安装的版本一致) 激活环境:conda activate 环境名称 conda activate pytorch_GPU 激活后即可在命令行状态下加入环境, 然后,其他两个torchvision 、 torchaudio类似安装即可。 继续安装 pip install spyder 安装cv2, pip install OpenCV-python等,提示缺少什么就安装什么,如果文件名不一致注意百度; 在命令行中启动 spyder即可
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