一.Pytorch虛擬環(huán)境簡介

Torch是一個用于深度學習的=數(shù)學計算庫，而Pytorch則是一個基于Torch的Python機器學習庫，可看作其提供了Torch應用于Python的接口。而搭建Pytorch虛擬環(huán)境，通俗地講，就是搭建一個包含了Pytorch的相關包的Python解釋器的環(huán)境，即是專門用于處理基于Python的深度學習的問題的環(huán)境。

二.CUDA簡介

CUDA（Compute Unified Device Architecture）中文名為統(tǒng)一計算設備架構，，是顯卡廠商NVDIV推出的運算平臺，可以幫助GPU處理圖形相關的計算問題。

我們可以通過在命令行輸入以下命令來查看我們電腦的CUDA版本配置，下面可以看到我的CUDA版本為11.7（若電腦沒有獨立顯卡，則該命令輸入無效，獨立顯卡問題在第四部分說明，可先看第該部分說明）。

nvidia-smi

（這里說明一下，因后面的命令行操作有些操作需要以管理員身份運行，所以建議大家從一開始就以管理員身份運行命令行窗口）具體操作方法有以下兩種：

1. Windows開始窗口->Windows系統(tǒng)->命令提示符（注意先不要直接左鍵打開）->右鍵->更多->以管理員身份運行。

2. 快捷鍵win+R打開運行窗口，再輸入cmd（注意不要直接運行），再快捷鍵ctrl+shift+enter以管理員身份運行。

三.Conda配置Pytorch環(huán)境

1.conda安裝Pytorch環(huán)境

同樣以管理員身份進入命令提示符窗口，在命令行中輸入一下命令，我這里以python3.10解釋器為例，安裝的環(huán)境命名為pytorch，這個環(huán)境名可以自定義。

conda create -name pytorch python=3.10

 輸入y，再回車。

即完成了Pytorch的環(huán)境安裝。我們可以利用以下命令激活pytorch環(huán)境。當前面出現(xiàn)(pytorch)前綴時，代表已經進入pytorch環(huán)境。

activate pytorch

可能有些人會發(fā)現(xiàn)，自己創(chuàng)建的環(huán)境在自己自定義的安裝的Anaconda路徑的envs目錄下沒有找到，那么這個環(huán)境就是被安裝到了C盤用戶名目錄下的.conda文件夾中的envs目錄下了。

因為往往在環(huán)境中添加了包以后，環(huán)境文件夾會有好幾個G，所以最好不要放在它默認的路徑下。如果你不覺得麻煩，那么可以用一個比較笨的方法，就是每次新建完一個環(huán)境后，就把上圖中的envs目錄直接復制到你自己的Anaconda的安裝目錄中。另外還有一個（看似）高級一點的方法，就是找到上圖中的.conda目錄的同級目錄下的一個叫做.condarc的文件，用記事本打開它。

 在里面加上以下內容。

envs_dirs:
  - D:\360Downloads\Anaconda3\envs
pkgs_dirs:
  - D:\360Downloads\Anaconda3\pkgs

這里是我的Anaconda的安裝路徑設置到了D:\360Downloads\Anaconda3下，大家可以將前面的部分改為自己的Anaconda的安裝路徑。這樣子之后再創(chuàng)建的虛擬環(huán)境都會自動安裝到這里自己定義的目錄下。

另外我們可以通過以下命令來查看已建的環(huán)境

conda env list

其中base為Anaconda的默認環(huán)境，python310是我自己之前搭建的環(huán)境，pytorch就是現(xiàn)在搭建出來的pytorch環(huán)境。

我們可以在激活的pytorch環(huán)境下用以下命令查看一下新創(chuàng)建的環(huán)境中包含哪些包。

conda list

可以看到新建的環(huán)境中的包并不包含pytorch的相關包，需要我們手動安裝。

2.conda下載安裝pytorch包

這里主要說明安裝GPU版的pytorch包。因為pytorch包需要與CUDA版本相匹配，所以需要根據(jù)自己機器的CUDA版本選擇對應版本的pytorch包進行安裝。根據(jù)上面利用nvidia-smi命令查找的本機CUDA版本，可以對應在PyTorch這里查找安裝對應型號的pytorch包的命令。我上面查找的我的CUDA版本為11.7，那么我可以安裝CUDA11.7以下的版本的pytorch包，這里我就選擇11.6。

要在激活的pytorch環(huán)境下，復制以上方框中的命令開始下載安裝包（注意必須要在pytorch環(huán)境中輸入?。?！否則會裝到Anaconda的默認base環(huán)境中！?。。?。其中-c pytorch中的c表示channel，即下載渠道，是國外的渠道，所以很有可能會出現(xiàn)安裝非常緩慢的情況。那么我們就可以選擇國內的鏡像源來下載，我這里選用清華鏡像源。具體操作有2種方式：

1. 在命令行輸入

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

其中最后一句是在安裝時可以顯示安裝的包的來源。

2. 同上述找到.condarc文件的位置，同樣用記事本打開，在最上面加上以下內容加上以下內容

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - conda-forge

這樣就將清華鏡像源加入到了路徑中，之后安裝包時，搜索渠道會先從該鏡像源查找，速度會快很多。可以通過以下命令查看下載渠道和環(huán)境安裝路徑等信息。

conda info

加入好這些渠道后，就可以用上述命令安裝pytorch包了。首先同上述方法在激活的pytorch環(huán)境下輸入前面的下載命令，但這時候就可以把-c pytorch即其之后的參數(shù)部分都刪除掉了，即

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6

輸入上面的命令回車后，會出現(xiàn)上面這個需要安裝的包的列表，其中我們需要的pytorch包也在這里框出來了，右邊對于這個包的版本說明的最后面的cuda11.6_cudnn8_0就表示下載的為GPU版本的pytorch包（CPU版本的在最后面會帶有cpu的字樣）。那么我們就可以輸入y，然后回車等待下載了。如果中途安裝的進度條卡主不動了，那可能是因為網絡不太穩(wěn)定，可以逐次按下快捷鍵Ctrl+C退出安裝，然后輸入上述命令重新安裝

下載完成后，可以在pytorch環(huán)境下，同上述輸入conda list命令查看安裝好包后的所有包的列表。

可以看到GPU版的pytorch和相關的包已經安裝成功了 。

3.測試

安裝完pytorch包后，在pytorch環(huán)境下輸入以下命令進入該環(huán)境下的python界面。

python

這里顯示了python解釋器版本為3.10.4，后面括號中的時間表示該版本的發(fā)行時間。（另外這里說明一下，當退出pytorch環(huán)境后，再次輸入python命令結果如下）

這里顯示版本為3.9.12，這個為我安裝的Anaconda的默認的base環(huán)境下的python解釋器版本，但如果我們想要使用python其他版本的解釋器，只需要像上面創(chuàng)建pytorch環(huán)境時指定python解釋器版本即可，比如我這里就指定了器創(chuàng)建包含3.10版本的解釋器的pytorch環(huán)境，同時在Pycharm中選擇這個環(huán)境下的解釋器，即可使用3.10版本的解釋器，并且包含我們在這個環(huán)境下安裝的包。另外上面的Waring警告只是表示說這個python命令沒有在指定環(huán)境中執(zhí)行，那么系統(tǒng)選擇了默認的base環(huán)境的python解釋器，如果想要去掉這個警告，那么只需要先輸入activate命令先進入base環(huán)境，就不會再出現(xiàn)這個警告了，如下：

話題回到檢驗測試pytorch環(huán)境下的pytorch包的安裝情況，可以先進入pytorch環(huán)境，并在環(huán)境下輸入python命令進入python界面，再依次輸入如下指令：

import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())

若均不報錯，并且最后一個輸出為True，則表示GPU版的pytorch包安裝成功，pytorch環(huán)境搭建完成。則可以輸入quit()退出python，輸入deactivate指令退出環(huán)境。

四.NVIDIA驅動安裝

NVIDIA圖形驅動程序主要用來驅動NVIDIA顯卡，讓系統(tǒng)改正確識別NVIDIA的圖形顯示卡，可進行2D/3D渲染，發(fā)揮顯卡應有的效能。

首先可以先看一下電腦是否具有獨立顯卡：進入設備管理器，找到

方框中的標識具有獨立顯卡。若沒有，則需要到NVIDIA官網下載合適的NVIDIA驅動程序。 

 然后點擊搜索，然后之后兩個頁面全部點下載，即可開始下載。

然后找到安裝文件

我下載了兩種文件作對比，我上面操作下載的文件是下面的notebook版（筆記本版）的，而desktop版的是臺式機版本的。

以筆記本版為例，以管理員身份運行下面那個exe文件，這是臨時解壓文件的路徑，后續(xù)安裝完成后悔刪除，所以就直接按照默認路徑即可，按ok。

 下載臨時文件完成后，進入安裝界面，然后一路按照默認選項按繼續(xù)或下一步即可

然后，在桌面空白處右鍵，選擇NVIDIA控制面板。

 然后選擇管理3D設置，再選擇高性能NVIDIA處理器，點擊應用即可。

NVIDIV驅動程序安裝完成，可以通過nvidia-smi命令查看本機CUDA版本。

五.conda指令

以環(huán)境名為pytorch，對應python解釋器版本3.10為例，以下在命令行中的conda指令歸納如下：

創(chuàng)建環(huán)境：

conda create -n pytorch python=3.10
conda create --name pytorch python=3.10

刪除環(huán)境：

conda remove -n pytorch --all

激活環(huán)境：（對于base環(huán)境，可直接簡寫為activate）

activate pytorch

退出環(huán)境：

deactivate

下載 / 卸載包：

conda install package_name
conda remove package_name

查詢環(huán)境中的所有包：

conda list

查詢已搭建的環(huán)境：

conda env list

查詢環(huán)境中的相關路徑和下載渠道等信息：

conda info

打開python解釋器：

python

總結

到此這篇關于使用Anaconda創(chuàng)建Pytorch虛擬環(huán)境的文章就介紹到這了,更多相關Anaconda創(chuàng)建Pytorch虛擬環(huán)境內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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