Anaconda配置pytorch-gpu虛擬環(huán)境的圖文教程

更新時間：2020年04月16日 11:50:13 作者：星月㏇保潔

這篇文章主要介紹了Anaconda配置pytorch-gpu虛擬環(huán)境步驟整理,本文分步驟通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

1、更新NVIDIA驅(qū)動

選對應(yīng)自己顯卡的驅(qū)動,（選studio版本，不要game版本）驅(qū)動鏈接

2、添加Anaconda清華鏡像

方法一：anaconda命令替換

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/msys2
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/r
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
conda config --set show_channel_urls yes

（Mark）換回默認源代碼：

conda config --remove-key channels

方法二：替換.condarc

show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
custom_channels:
 conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

3.創(chuàng)建虛擬環(huán)境

創(chuàng)建：
conda create -n 環(huán)境名 python=X.X
開啟：
activate 環(huán)境名
關(guān)閉：
conda deactivate
刪除：
conda remove -n 環(huán)境名 --all
添加包：
conda install -n 環(huán)境名 包名
移除包：
conda remove -n 環(huán)境名 包名

4. 安裝pytorch命令——對應(yīng)情況自選：命令代碼鏈接(pytorch官網(wǎng)）

1.PIP安裝（推薦）

pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

這個速度比conda穩(wěn)定卡住了按回車好像還可以救回來

2.conda安裝（不推薦老是中斷）

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch (要去掉-c pytorch 不然還是默認源)
最終輸入命令:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

網(wǎng)絡(luò)在各處中斷有時候48%又斷了

5.PIP安裝完之后測試

import torch
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)
 
ngpu= 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())

結(jié)果：被conda命令折騰一下午，終于被pip命令解救了！

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Anaconda配置pytorch-gpu虛擬環(huán)境步驟整理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Anaconda pytorch-gpu虛擬環(huán)境內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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