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在安装飞浆环境之前得先把pytorch环境安装好#xff0c;不过关于pytorch网上教程最多的都是通过Anaconda来安装#xff0c;但是Anaconda环境安装容易遇到安装超时导致安装失败的问题#xff0c;本文将叫你如何通过pip安装的方式快速安装#xff0c;其实这…前言
在安装飞浆环境之前得先把pytorch环境安装好不过关于pytorch网上教程最多的都是通过Anaconda来安装但是Anaconda环境安装容易遇到安装超时导致安装失败的问题本文将叫你如何通过pip安装的方式快速安装其实这篇文章也有讲深度学习一-Pytorch环境安装这里为了讲解整个环境的安装过程重新讲一遍。
Pytorch环境安装
一、创建虚拟环境
mkvirtualenv test #创建虚拟环境
workon test #激活进入虚拟环境虚拟环境的名称按照自己想要的名称命名即可。
二、查看CUDA版本
cmd中输入nvidia-smi如下
三、使用pip命令进行安装
首先进入pip安装命令地址找到如下: 上图中第一个圈起来的就是pytorch的版本第二个圈起来的就是代表conda环境这里我们要选择是通过pip来安装所以需要找到pip安装的命令如下 因为我这里查看的CUDA版本版本是12.3但是这里没有所以选择了最高能选用的11.8如果你们的版本比较低的话就继续往下找找到自己对应的版本即可之后复制这串命令在输入命令之前先把环境切换到之前创建的虚拟环境中如下 之后把复制的命令粘贴到cmd中进行安装如下 很多小伙伴在这一步的时候可能也会出现安装超时的情况这个时候不用担心我们直接把上图中下载的链接复制到浏览器进行下载如下 下载完成之后通过命令来进行安装如下 安装完成之后我们再次把执行一次前面从浏览器复制的安装命令如下 这一步是为了保证把一些没有安装的依赖安装完成安装完成之后我们在pycharm中切换成这个虚拟环境后运行如下命令
import torch
print(torch.cuda.is_available())看到如下图这样就说明pytorch环境安装完成
百度飞浆环境安装
首先我们来看看官方文档如下 可以看到安装过程还是比较详细的因为大家基本上都是使用GPU来训练的所以基本上都是以GPU安装的为主还是根据自己的对应的CUDA版本来进行来装我的是12.3所以选择了这里能够选择的最高版本12.0的进行安装安装完成之后我们来按照它说的方式来进行验证如下
import paddle
paddle.utils.run_check()如果出现官网说的下面这段说明就成功了如下 看到这个的就可以愉快的玩耍去了下面的内容就不用管了如果出现下面这种报错的就接着往下看 关于这个报错其实一开始我也很懵逼自己明明装过CUDA的并且pytorch环境都能校验通过怎么还能报这个错于是就是上网查找资料结果就是在网上找到这么一篇文章Win10环境下paddlepaddle安装踩坑实录它里面有这么一段话 在pyTorch安装的时候看到的CUDA是显卡预装的驱动运行时也就是玩游戏用的并不是开发者用的API。其显著特征就是你能不能在电脑里找到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit路径而不是只有C:\Program Files\NVIDIA Corporation路径。如果你有前面那个那你就基本可以跳过CUDA的安装了 然后我就安找这个去C盘下找C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit果然没找到为了解决这个问题接下来我们需要去下载两个东西一个是CUDA、一个是cuDNN。
一、CUDA安装
下载地址如下 打开页面之后找到和自己一样的版本然后点击前面这部分就可以了跳转如下 之后就是下载了下载好安装包之后会让你选个安装包解压位置一般按默认的就好除非C盘空间紧张解压的内容在重启后是会自动清除的一般问题不大: 等待它解压完成之后就来到了如下界面 在自定义安装的时候有个选项得去掉如下 一般我们是没有VS环境的如果这个时候勾选上就很有可能导致安装失败去掉之后我们下一步等待完成即可选择安装路径的时候大家可以自行选择到时候只需要记住安装到哪里了就行了我是默认路径所以安装完成之后也会自动添加环境变量最终安装完成之后就可以看到前面说的NVIDIA GPU Computing Toolkit文件夹了如下 而且可以在环境变量中也能查看到自动添加了如下 如果自己选择了安装路径然后最后没有添加这个环境变量的自行添加下就行了。
二、cuDNN安装
下载地址 遗憾的是下载cuDNN必须要注册一个免费的NVIDIA开发者账号访问如下链接后点击Join now按钮进行注册在中途收到的邮件中认证一下就好了注意邮件接收延迟可能有点高耐心等待。当你有了账号登陆后要填写一些下载的理由随你喜好填就好了登陆时如遇到要邮箱验证且页面一直处转圈状态则等待邮箱验证完毕即可进入下载页面 不过问题不大有账号的直接登录下然后填下信息没有账号的注册一下就行了之后就能来到如下界面 还是根据自己的版本选择我这里选择12.x的点击就行了 如下 我是windows系统的所以选择了这个可以看到是个压缩包下载下来直接解压下如下 点进进入之后可以看到如下 到这里之后我们打开之前安装的CUDA也就是NVIDIA GPU Computing Toolkit这个文件夹我的由于是默认安装的所以是在C盘打开直到看到如下 之后将上面cudnn文件夹中的bin、include、lib拷贝并复制到上图这个文件夹中进行替换替换成功之后就好了到这里百度飞浆需要的环境依赖就好了接下来我们重新打开pycharm在试试之前的安装验证如下 就可以看到这个成功的界面了。
