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PyTorch安装和配置教程

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本教程详细讲解了利用Anaconda安装PyTorch框架和将其环境配置到PyCharm的步骤。适合科研小白和对深度学习框架感兴趣的人阅读。

Pytorch安装和配置教程

作为一个科研小白,在人工智能领域研究需要深度学习框架和趁手的编程工具。主流的深度学习框架有Pytorch和TensorFlow。本文将一步步详细讲解利用Anaconda安装Pytorch框架和将其环境配置到Pycharm。
我个人推荐的安装Pytorch框架视频:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)
本文参考上述视频,大家可以根据自己喜好选择看视频或本文章。

Anaconda安装

Anaconda是一个开源Python发行版本,包含很多科学计算的依赖包,不仅可以便捷的下载和管理依赖包,而且可以统一管理发行版本,避免依赖包之间版本冲突。

  1. 首先进入Anaconda下载网页,点击下载Anaconda安装包,我下载的是Windows版本的,官网还提供了Mac和Linux版本的,大家根据自己电脑的操作系统下载。
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  2. 下载完成后点击安装包进行安装,按照提示一步步进行安装,需要注意的是要记住安装的位置,便于后面在Pycharm配置路径时能够找到。我安装的路径为:E:Anaconda3。
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  3. 安装完成后,在Windows自带的搜索中输入Anaconda Prompt进行搜索,找到并打开Anaconda命令窗口,如下图所示。base是Anaconda默认安装的环境,一般我们不会在base环境下安装依赖包,而是使用conda命令来创建虚拟环境。接下来我们来尝试创建一个名为“pytorch”的虚拟环境。
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  4. 在当前命令窗口中输入:conda create -n pytorch python=3.9,该命令是创建一个名为“pytorch”的虚拟环境,指定python版本为3.9。虚拟环境的名称和python版本都可以自己指定。安装虚拟环境过程需要输入 y 进行回车确认,才进行安装。如果不想在过程中输入 y 确认可以在命令添加中 -y。最后等待下载安装好虚拟环境。
    conda create -n pytorch python=3.9
    conda create -y -n pytorch python=3.9
    

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  5. 安装好虚拟环境后,我们需要切换到刚刚安装好的虚拟环境,输入命令为:conda activate pytorch,这样我们就切换到pytorch虚拟环境下。此外,我还提供其他比较常用的命令,如:查看现存的虚拟环境、退出当前虚拟环境和删除虚拟环境。大家感兴趣的可以尝试一下。
    # 更换虚拟环境
    conda activate pytorch
    # 查看当前存在的虚拟环境
    conda env list
    # 退出当前的虚拟环境
    conda deactivate
    # 删除虚拟环境
    conda env remove -n pytorch
    

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Pytorch安装

PyTorch框架是由Facebook开源的神经网络框架,专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor )库,在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同,pytorch的计算图是动态的,可以根据计算需要实时改变计算图。

Pytorch可以安装GPU或者CPU版本,二者区别就是前者处理核多,运算快,能够加速模型训练。后续安装步骤以GPU为主。

  1. 安装GPU版本首先得查看自己电脑的配置是否有独立显卡(非集显),打开任务管理器->性能->GPU,如下图所示。查看显卡型号和判断是否是独立显卡。
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  2. 打开PyTorch官网页面往下拉,直达看到如下图所示位置。默认如图选择的配置,安装优先使用conda(可兼顾依赖包版本),其次是pip进行安装。Compute Platform一般选择最左侧的CUDA版本,自己电脑的CUDA版本要大于或等于它。没有GPU的选择CPU进行安装。查看CUDA版本可以按“Win+R”键,输入cmd回车,打开命令行窗口,输入nvidia-smi进行。如果驱动版本和CUDA版本太低,则需要去更新显卡驱动。
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    # 查看GPU使用情况、驱动版本和CUDA版本
    nvidia-smi
    

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  3. 复制Run this Command里面的命令语句到之前Anaconda命令窗口,粘贴上去回车下载安装。若没有使用镜像channel,下载过程可能会很慢,大家可以自行上网查找文章配置镜像。执行完成后,如果不确定是否安装到位,可以再复制该语句执行,最后一句会出现All requested packages already installed.表示安装完成。

    # 最好是去官网下复制,防止官网更新Pytorch修改了语句
    conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
    

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  4. 安装完成后要测试pytorch是否能调用cuda,输入python进入python运行环境,再依次输入import torch和torch.cuda.is_available(),若为True则表示测试成功。这样我们就完成了Pytorch的安装了。

    # 进入python运行环境
    python
    # 导入torch包,不是pytorch
    import torch
    # cuda是否能使用
    torch.cuda.is_available()
    

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Pycharm配置Anaconda虚拟环境

  1. 在前面的步骤成功后,就可以将该虚拟环境配置到Pycharm中。首先打开Pycharm,创建一个新项目,点击右侧的python interpreter->Previously configured interpreter->Add Interpreter->Add Local Interpreter。
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  2. 在弹出的窗口左侧选择Conda Environment,在右侧Conda Executable中需要选择Anaconda安装路径下的Scriptsconda.exe,我安装的路径为:E:Anaconda3Scriptsconda.exe。选择好后Pycharm会识别出Anaconda的虚拟环境,在下拉框选择好虚拟环境即可。
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