pytorch超级详细的安装教程

第一次安装的时候安装了差不多有一整天，还安装失败了。这次安装的速度很快。
首先是Anaconda的下载，我用的是上学期学python的时候老师之前给的安装包，很快就安装好了，或者去官网去下载Anaconda也挺快，

其次是Anaconda安装，整个下载过程都是一路next，我只是把下载的路径改变了一下。默认路径是C盘，我调整到了其他盘。
安装完整后，在看是菜单处看到新添加的东西
 

打开这个Anaconda Prompt应用进入之后是以（base）开头

接下来就是创建pytorch这个包了
我的版本是3.8，所以下面也也安装3.8版本的，pytorch 是后边建立里的命名
如果不清楚自己的python版本，win+R，打开cmd控制台，输入python就可以看到自己的版本信息。

 

conda create -n pytorch python=3.8

 

之后，弹出提示，输入 y，即可安装。
安装成功后，输入以下指令：

 

conda info --envs

 

 

接下来我们要进入到pytorch环境中去

 

conda activate pytorch

 

接下来是安装pytorch环境

这里面我是按照一个blog用的清华的一个镜像安装的，相对于去年我第一次下载安装pytorch来说，速度很快
下载的时候有显卡用显卡，没显卡就只能用cpu了
如何查看自己的CUDA版本号
在cmd窗口中输入这个命令

 

nvidia-smi

 

接下来就需要导入清华的镜像了。这里我参考的是其他的博客
 

.condarc
插播.condarc知识点：
.condarc以点开头，一般表示 conda 应用程序的配置文件，在用户的家目录（windows：C:\users\username\，linux：/home/username/）。但对于.condarc配置文件，是一种可选的（optional）运行期配置文件，其默认情况下是不存在的，但当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的家目录创建该文件。这个shell命令第一次安装的情况下，你需要先执行才会看到.condarc文件，用记事本打开
 

讲下面的代码贴到文件中去

 

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
  - defaults
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
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

 

然后继续安装pytorch
我的是这个：
 

 

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

 

这里我参考了其他的博客，将-c pytorch去掉了。安装速度很快。我第一次安装安装一整天，这个安装大概是分钟左右
复制下面的代码，之后，在开始菜单中，打开 Anaconda Prompt，查看最左边括号中是 base 还是 pytorch。如果是 [base]，使用 conda activate pytorch 进入 pytorch 环境中。之后粘贴即可。
 

conda install pytorch torchvision cpuonly

 

接下来只需要按照提示输入就可以了
验证是否安装成功（最激动人心的时刻）
（1）在命令行左边为 pytorch 环境中，输入 python

（2）之后，输入 import torch，如果没有报错，意味着 PyTorch 已经顺利安装了

（3）接下来，输入 torch.cuda.is_available，如果是 True，意味着你可以使用 GPU。

 

 

注意更新一下
在上述测试步骤的第二步中，只有当输入 torch.cuda.is_available()，调用函数时带上()才会显示函数的输出，如果是 True，意味着你可以使用 GPU

这样就是成功了

 

pycharm

因为shell输入代码不带有提示，使得对新手很不友好。我们将带有pytorch的anaconda导入到pycharm中去

 

 

这里即为导入了带有pytorch的anaconda
接下里我们来验证一下

 

 

输入上面的代码，当显示为True时，即为导入成功。