pycharm安装torch和cuda(在anaconda创建的新环境下)

2022-11-17 09:27:53 浏览数 (1)

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

1.问题所在

pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的,所以我创建了两个conda环境(一个名字叫pytorch,一个名字叫tensorflow),其中pytorch环境中没有tensorflow库,tensorflow环境同理。

现在问题在于每次在Terminal中用pip install torch 后总是cpu版本的

代码语言:javascript复制
pip install torch 

代码语言:javascript复制
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

这段代码是看torch到底有没有用到cuda(或者我理解为是否用的是gpu版本),输出为False为cpu版本。

2.安装cuda

这个我觉得可能很多人电脑上已经安装了cuda

可以自己在电脑中看一下到底有没有,有了更好,没了接下来讲怎么下载NVIDIA cuda

(1)查看自己应该下载NVIDIA版本

右键“此电脑”——管理——设备管理器——显示适配器 这样就能查到自己的显卡型号了

NVIDIA显卡驱动的下载地址:官方高级驱动搜索 | NVIDIA 选择自己合适的型号,开始下载

(2)下载对应的cuda版本

CUDA的下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 选择合适的型号,点击download即可

检验安装是否安装正确:win R→cmd→nvcc -V 如图即为安装正确

至此,cuda已经安装在你的电脑里了(如果在安装图中遇到其他问题,可以继续搜搜问题所在,但是这个安装流程一定是没问题的) 。接下来就是安装gpu版本的torch

3.安装torch(在pycharm中的Terminal中,因为我喜欢用这个方式,不喜欢用cmd或者anaconda)

直接打开这个网址https://pytorch.org/get-started/locally/

如何选择我想大家都应该能看懂,其中我用的Terminal所以Package中选的pip,第一个我看了其他博主都选的Stable,至于最后那个Compute Platform选项因为我的cuda版本就是11.7,所以选了这个(听说版本差不多接近就行 不至于那么严格)。

教大家如何选择最后的Compute Platform(即如何查看自己cuda版本)

桌面右键打开NAIDIA控制面板后,在帮助中找到系统信息,点击组件,蓝色这一条就可以看到CUDA 11.7.57(意思就是11.7版本的)

至此学会了查看cuda版本以及下载了对应于cuda的pytorch

这时候基本成了,吧最后一栏中Run this Command一栏内容直接复制到Terminal中就行。

4.发现用上述方法安装torch很慢很慢

很好解决,打开网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

进去后找到自己需要的版本,比如我是cuda11.7 python3.7 windows,就选择了下面这个

cu代表cuda(即选用gpu版本而不是cpu版本,这里一定要看仔细),torch1.11.0版本,这个我觉得没有什么特别的要求,但我喜欢新版本,cp37代表python3.7,win代表windows系统,64代表64位。

下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中,然后在Terminal中写入下面的代码

代码语言:javascript复制
pip install D:anacondaAnacondaenvspytorchLibsite-packagestorch-1.11.0 cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl

代码说明:文件放在D:anacondaAnacondaenvspytorchLibsite-packages中,文件名字叫torch-1.11.0 cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl,直接回车就行。

至此问题全部解决,如何判定解决?

代码语言:javascript复制
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

输出为

代码语言:javascript复制
1.11.0 cu113
True

希望大家能够顺利解决此类问题

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