anaconda开发环境 CUDA安装 pytorch安装 win10
文章目录
- 1. anaconda安装
- 1.1 下载和安装
- 1.2 添加国内的镜像源
- 1.3 conda常用命令
- 2. NVIDIA驱动程序
- 3. pytroch安装
1. anaconda安装
1.1 下载和安装
conda分为
Anaconda:是一个开源的Python发行版本,包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项
Miniconda:本质上是一个conda环境的安装程序,只包含Conda及其依赖项(其中包含Python),是精简版,需要啥装啥。
anaconda除了Python外一般还有以下几个工具:
Anaconda Navigator:是Anaconda可视化的管理界面。
Anaconda Prompt:是一个Anaconda的终端,可以便捷的操作conda环境。
Jupyter notebook:基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。
Spyder:是一个使用Python语言的开放源代码跨平台科学运算IDE。Spyder可以跨平台,也可以使用附加组件扩充,自带交互式工具以处理数据。
新手建议装anaconda。
下载方式1——官网:
anaconda:https://www.anaconda.com/download
miniconda:https://conda.io/miniconda.html
下载方式2——清华镜像源(版本可能没有官网更新快)
anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
miniconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/?C=M&O=D
下载方式3——推荐:
anaconda: https://repo.continuum.io/archive/index.html
miniconda: https://repo.continuum.io/miniconda/
进入网站后,找到适合自己系统的版本下载后直接执行即可安装(如windows请选择.exe程序)
windows注意: 安装过程中,以下有两个选项一定要勾选(第1个添加系统环境变量的一定要勾上,省去手动添加)
安装成功后启动一个终端输入conda --version
显示当前conda版本,则表示安装成功。
1.2 添加国内的镜像源
由于conda
默认源下载工具包缓慢,建议添加国内的镜像源。
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
conda config --show channels # 查看当前镜像源url信息
conda config --set show_channel_urls yes # 从channel中安装包时显示channel的url
conda config --set always_yes yes # 安装包时,自动确认安装
conda config --set ssl_verify false # 禁止conda自动验证ssl
conda init # 首次使用conda时需要初始化
1.3 conda常用命令
注:使用conda下载包时,必须关闭小飞机(VPN)
conda --version #查看conda版本,验证是否安装
conda env list #显示所有的虚拟环境,同conda info --envs
conda activate xxxx #激活(进入)xxxx环境
conda deactivate #关闭(退出)当前环境,默认退出后进入base# 以下命令都可以使用-n或--name参数指定环境,否则默认为当前环境
conda create -n xxxx python=3.8 #创建虚拟环境xxxx,顺便安装python3.8
conda create -n new_xxxx --clone xxxx #新建虚拟环境new_xxxx,克隆自xxxx
conda list #查看当前环境下,所有已经安装的包
conda install package_name #在当前环境中安装包
conda update --all #更新当前环境下所有包
conda update package_name #更新当前环境下的包package
conda update -n base conda #更新base环境下的conda为最新版
conda remove -n xxxx --all #删除环境xxxx;等价于删除xxxx环境下的所有包
conda remove package_name #删除当前环境中的包
2. NVIDIA驱动程序
- 查看系统的显卡驱动所支持的CUDA版本:右击桌面右下角小图标[NVIDIA设置] -> 左击[NVIDIA控制面板] -> 点击左下角[系统信息] -> 选择[组件]栏,将看到下图,第三行中的[产品名称]为CUDA 11.1.70,这个版本号是你后面安装cudatoolkit版本的上限。
- 若不清楚自己的显卡驱动是否需要升级,可先看下一节pytorch安装时所需的CUDA版本号。进入NVIDIA官网查找并安装最新驱动(自动 手动都可以,手动的话下载类型全部):
3. pytroch安装
前提:请先使用conda新建虚拟环境,不要在base环境下安装!
进入pytorch官网,选择合适的选项,得到安装命令
- 在终端执行上一步图中的
Run this Command:
显示的命令,即可安装pytorch。 - 进入python交互测试pytorch是否成功,直接在cmd输入
python
即可进入。然后执行
import torch
torch.cuda.is_available()
若输出True
,则表示pytorch可在GPU上运行。
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