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。
   
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。
   
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。
   
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
   

   

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
   

   

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。
   

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。
   

   # 查看GPU使用情况、驱动版本和CUDA版本
   nvidia-smi
   

   

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
   

   
   

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()
   

   

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。
   
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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