合网站建设,做本地团购网站怎么样,万网没备案怎么做网站,建设网站备案与不备案区别一、安装jupyter notebook Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本环境#xff0c;可以用于编写和执行代码、创建可视化效果、展示数据分析结果等。我们在这里用它实现代码运行和观察运行结果。安装jupyter notebook实质上是安装Anaconda,后续还要在Anaconda Prompt中使用c…一、安装jupyter notebook Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本环境可以用于编写和执行代码、创建可视化效果、展示数据分析结果等。我们在这里用它实现代码运行和观察运行结果。安装jupyter notebook实质上是安装Anaconda,后续还要在Anaconda Prompt中使用canda或者pip 指令安装pytorch. 链接: JUPYTER NOTEBOOK安装
二、安装pycharm用于debug方便程序的调试观察运行过程。 链接: pycharm安装
三、安装pytorch与CUDA pytorch有GPU和CPU两种版本的,GPU版本的运行速度更快。但是安装GPU版本的对硬件环境有一定的要求要求电脑必须有NIVDIA的显卡。这里以配置GPU版本的pytorch为例。 1检查硬件环境是否有NIVDIA显卡。 Ctrlshiftesc打开任务管理器。点击性能 点击下方的GPU可能有多个GPU观察是否有一个是NIVDIA版本的。只要有一个显卡是NIVDIA的版本的便可以配置GPU版本的pytorch。 2创建虚拟环境 ①在开始菜单栏搜索Anaconda Prompt并点击打开 ②输入下面指令查看有哪些虚拟环境
conda env list根据结果可知目前只有base这个虚拟环境并可以看到这个虚拟环境的路径。 ③尝试创建自己的虚拟环境
conda create -n zyzpytorch python3.63.6可以替换为自己所需要的版本号自己虚拟环境的名字可以自取 按下enter进行虚拟环境的创建 发现要求安装一些其他的新的软件包。选择y进行安装。 ④激活自己创建的虚拟环境 输入指令
conda activate zyzpytorch⑤输入下面指令查看虚拟环境中所安装的包
conda listps:如果包的下载速度慢可以采用国内的源比较常用的就是清华镜像源。使用方式是在前面的命令后面加上
-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main⑥删除虚拟环境的指令
conda remove -n zyzpytorch --allps如果前面创建自己的虚拟环境不成功也可以使用最开始的base虚拟环境。
创建虚拟环境的时候特别要注意一定要创建在之前安装anaconda的文件夹下面的子文件夹envs就是代表环境里面不过我们输入以下指令的时候就会默认在envs文件夹里面去创建虚拟环境。
conda create -n zyzpytorch python3.63.6可以替换为自己所需要的版本号特殊情况 也会有一些特殊情况base虚拟环境在D盘但是创建的虚拟环境出现在C盘创建的时候它会在C盘生成一个.iconda文件然后在里面创建虚拟环境。像这种情况的解决方法是找到以下路径下的.condarc文件
C:\Users\用户名之后用文本编辑器打开将这个文件里面的内容进行替换替换内容如下
channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
envs_dirs:- D://Anaconda//envs最后一行的- D://Anaconda//envs根据自己实际的安装路径来。修改之后再进行虚拟环境的创建就会默认在envs里面了。 用以下代码检查一下虚拟环境是否创建成功并查看自己创建的虚拟环境的路径。
conda env list像这样就是虚拟环境创建成功了。 3CUDA与pytorch的安装 ①前提条件 要想使用GPU有个前提条件就是硬件显卡算力显卡驱动cuda runtime version三者之间要相互匹配。这里的要求是CUDA Driver的版本要大于等于cuda runtime的版本同时CUDA Driver要能够支持显卡的算力。
②查看显卡的型号 Ctrlshiftesc打开任务管理器。点击性能 ③确定显卡的算力 例如我这个显卡的算力就是6.1 ④根据显卡算力确定CUDA版本 这些都是算力6.1可以用的CUDA runtime版本 ⑤查看电脑上的CUDA driver 的版本 打开Anaconda Prompt输入以下内容
nvidia-smi可以看到这里的CUDA Driver 的版本是11.6。 ⑥最终确定CUDA runtime 的版本 跟据CUDA Driver的版本要大于等于cuda runtime的版本所以我们这里可以用8.0-11.6版本的cuda runtime 总结简单总结一下这里的关系
⑦打开pytorch官网选择合适版本的CUDA runtime这里的都是比较新的版本我们选择安装之前的一些版本使三者之间匹配。我这里选择的是CUDA 11.3和pytorch1.10.1 大家可以根据自己的需要进行选择
conda install pytorch1.10.1 torchvision0.11.2 torchaudio0.10.1 cudatoolkit11.3 -c pytorch -c conda-forge⑧进入之前自己创建的虚拟环境
conda activate zyzpytorch⑨在Anaconda Prompt里输入在pytorch官网里面复制的conda指令 输入之后点击enter之后会提示按照提示进行安装。如果安装过慢可以采用镜像源。 这里我采用的是清华源进行加速。
-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/如果是32位机那么就将64改成32。 之后会弹出是否要安装选择y接下来就会自己进行安装。 4验证是否成功 ①验证pytorch是否安装成功 输入
conda list查看所安装的包 看到有pytorch就是安装成功了。 ②验证是否可以是否可以使用GPU 输入
python进入Python环境中 导入torch库
import torchtorch.cuda.is_available()显示true就说明电脑有GPU并且GPU版本的pytorch安装成功。
