PyTorch环境搭建及踩过的坑

￡神魔★判官ぃ 2023-02-26 13:25 10阅读 0赞

**以下过程仅限windows**

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# 1、安装 #

总体上的PyTorch安装我是参考的这篇博客：https://www.cnblogs.com/zhouzhiyao/p/11784055.html

【踩坑一】官网上没有和我的cuda匹配的版本。  
网上搜了一下也没有解决这个问题，索性就用10.2吧，以后搞清楚了在这里把坑补上。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjM3MjE0_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjM3MjE0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

【踩坑二】pytorch慢到无法安装  
这里我参考了 https://blog.csdn.net/xo3ylAF9kGs/article/details/104104041/  
注意点1：这几个镜像源的地址，贴一下：

channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

注意点2：

> 已经都安装好镜像源，但是为什么安装还是龟速？ 原因是 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 命令中，最后是-c pytorch，所以默认还是从conda源下载，新安装的清华等源没有用上。
> 
> 正确命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1，也就是去掉-c pytorch
> 
> 并且在安装时，也能看到使用了清华源。并且安装速度直线提升，顺利done

注意点3：  
如果像下图这样安不上，那就多重复执行几次命令。  
![在这里插入图片描述][20200715221600257.png]  
注意点4：  
还是装不上怎么办？  
咱们一共是装pytorch，torchvision，cudatoolkit三个模块。往往是pytorch太大，下载失败而装不上，其他两个很小，很轻松能装上。  
这时候需要根据报错信息上的url找到对应的pytorch网址和版本，用迅雷下载下来保存到目录 C:\\Users\\用户名 中：  
![在这里插入图片描述][20200910220626149.png_pic_center]  
然后进行本地安装，命令如下：

conda install --use-local pytorch-1.6.0-py3.6_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2

最后再在线安装剩下两个模块即可：

conda install torchvision cudatoolkit=10.2

# 2、虚拟环境里怎么用jupyter notebook？ #

好，终于安装成功了。但我把PyTorch安在了虚拟环境里了啊，没法用外面的jupyter notebook了，咋办？  
网上提供的方法还是挺多的，我主要参考了这几篇文章：  
https://www.pianshen.com/article/3741314372/  
https://www.cnblogs.com/yzl0/p/11490752.html  
https://www.icode9.com/content-3-71611.html

经过我的多次对比，有管用的方法也有不管用的方法，下面总结了一个最简单、最适合我的方法：

在你的虚拟环境里（注意，都是在虚拟环境里操作）输入两条命令：

conda install ipykernel
    
    python -m ipykernel install --name pytorchEnv

> 那个 pytorchEnv 是此虚拟环境显示在Jyputer中的名称，可自定义

即可。  
然后打开jupyter notebook，右上角创建或者进入后切换内核都是可以的。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MjM3MjE0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

【删除内核】比如那个test虚拟环境我不想要了，删掉了，但是jupyternotebook里还显示test这个内核（其实已经不管用了），如何从其列表中删除掉呢？  
打开一个命令行窗口，输入

jupyter kernelspec remove test

即可删除。  
![在这里插入图片描述][20200716111204652.png]

现在可以查看一下内核

jupyter kernelspec list

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