新的windows電腦搭建pytorch深度學(xué)習(xí)環(huán)境

最近新買了一臺(tái)臺(tái)式機(jī)，配置是i5 13600KF + 3060Ti。我本身在工作中臺(tái)式機(jī)上是使用pytorch上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，因此需要從頭搭建pytorch環(huán)境。此文算是記錄一下，如果有人需要參考也是可以的。

電腦環(huán)境的配置

新電腦首先需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行一定的配置，簡(jiǎn)而言之就是裝一下驅(qū)動(dòng)+軟件。
包括顯卡驅(qū)動(dòng)、CUDA、cudnn。以下是具體流程。

顯卡驅(qū)動(dòng)

一般顯卡組裝完成電腦是會(huì)自動(dòng)安裝驅(qū)動(dòng)的，打開(kāi)命令行敲nvidia-smi

就可以看到顯卡驅(qū)動(dòng)以及對(duì)應(yīng)的版本。如下圖，我裝好的驅(qū)動(dòng)是535.98，可以支持到的CUDA版本是12.2，因此我安裝的CUDA只需要在12.2以下就可以了。

如果想要安裝其他版本的驅(qū)動(dòng)可以去英偉達(dá)驅(qū)動(dòng)官網(wǎng)去下載。

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

打開(kāi)后是如下界面，根據(jù)自己顯卡的型號(hào)就可以選擇相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)了。

下面是搜索結(jié)果，包括應(yīng)用于Game或者Studio的驅(qū)動(dòng)，可以是對(duì)游戲或者視頻剪輯啥的有特殊優(yōu)化？這個(gè)我不太了解，我選擇的是Studio的驅(qū)動(dòng)。點(diǎn)進(jìn)去下載就行了。

cuda

cuda安裝是為了深度學(xué)習(xí)的GPU加速運(yùn)算平臺(tái)。cuda版本的安裝需要根據(jù)上面顯卡驅(qū)動(dòng)來(lái)安裝?？梢缘较旅嬗ミ_(dá)官網(wǎng)去下載

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

界面如下，選擇<=顯卡驅(qū)動(dòng)支持的版本就可以啦，我選擇的是11.7，不會(huì)太新也不會(huì)太老。

安裝后可以使用相應(yīng)的cmd指令測(cè)試一下，cmd輸入nvcc -V ，最后一行顯示11.7版本說(shuō)明安裝成功啦。

cudnn

cudnn是針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，和cuda配套使用，以下是具體下來(lái)的地址，需要注意的是cudnn是需要注冊(cè)賬號(hào)登入使用的。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

打開(kāi)后可以看到如下界面，選擇和cuda匹配的版本就行了，比如我的cuda是11.7，那么cudnn可以選擇8.7，8.8.等等，我選擇是是8.7

cudnn是個(gè)壓縮包，解壓后直接扔進(jìn)cuda安裝位置就可以了。

安裝后測(cè)試cudnn，可以進(jìn)行測(cè)試，其實(shí)也可以不必測(cè)試，因?yàn)榛緵](méi)啥問(wèn)題，如果要測(cè)試的話就使用cmd命令行打開(kāi)運(yùn)行下面路徑中的兩個(gè)測(cè)試程序

一般結(jié)果都是Result = PASS

pytorch開(kāi)發(fā)軟件的安裝

首先需要安裝一些基本的開(kāi)發(fā)軟件 miniconda、(pycharm或vscode），我習(xí)慣使用vscode，就寫vscode了。

miniconda

為什么是miniconda而不是anaconda ？因?yàn)閍naconda太大了?。∫粋€(gè)幾十M，一個(gè)幾百M(fèi)，普通用戶用miniconda就夠用了！
以下是具體的下載地址

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

安裝過(guò)程很基本，不需要講。
安裝過(guò)后，cmd命令行測(cè)試一下。一般是會(huì)顯示沒(méi)有該命令，這個(gè)時(shí)候就在電腦中加入conda的Scripts路徑就行了。

重新打開(kāi)cmd輸入conda，應(yīng)該是如下提示。

vscode

一般是到官網(wǎng)去下載，如下面的鏈接

https://code.visualstudio.com/

但是一般會(huì)下載的很慢很慢，因此可以做一些操作，復(fù)制下載地址，然后換成國(guó)內(nèi)鏡像服務(wù)加速。

https://az764295.vo.msecnd.net/stable/695af097c7bd098fbf017ce3ac85e09bbc5dda06/VSCodeUserSetup-x64-1.79.2.exe

將下載地址中的 az764295.vo.msecnd.net 更換為 vscode.cdn.azure.cn 使用國(guó)內(nèi)的鏡像服務(wù)器加速。國(guó)內(nèi)下載地址如下。

https://vscode.cdn.azure.cn/stable/695af097c7bd098fbf017ce3ac85e09bbc5dda06/VSCodeUserSetup-x64-1.79.2.exe

pytorch環(huán)境的安裝

conda安裝python環(huán)境

1.一般要先配置清華源，因?yàn)橄螺d比較快，可以用如下代碼

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

2.創(chuàng)建python環(huán)境
創(chuàng)建名為yrqcv，python=3.9的環(huán)境

conda create -n yrqcv python=3.9

創(chuàng)建之后可以激活試試，由base轉(zhuǎn)為yrqcv說(shuō)明沒(méi)問(wèn)題

安裝pytorch和torchvision

方法1是進(jìn)入官網(wǎng)直接安裝提供的命令行安裝，官網(wǎng)入口

https://pytorch.org/

但是我不習(xí)慣使用這樣的方式，因?yàn)橛行ヽuda版本他可能會(huì)跳過(guò)，演示不到，而且他會(huì)多裝torchaudio，這個(gè)我不需要使用到
我還是想保存在本地直接安裝，后面也方便移植。

方法2:離線安裝（我本人使用）

進(jìn)入以下網(wǎng)站，搜索你顯卡的cuda版本直接下載whl文件

https://download.pytorch.org/whl/torch/ 

這個(gè)界面就十分清楚明白，你cuda版本適用的torch版本一目了然。我安裝的是torch-1.13.0+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

進(jìn)入下面界面安裝torchvision的whl文件，一般torch文件和torchvision需要對(duì)應(yīng),我選擇是的torchvision-0.14.0+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

https://download.pytorch.org/whl/torchvision/

下載完之后直接激活conda環(huán)境，pip install xx.whl 就可以安裝啦。

裝好之后驗(yàn)證一下，確認(rèn)gpu是否可以用。

確認(rèn)安裝成功.

附錄1：部分torch、torchvision、torchaudio版本對(duì)應(yīng)關(guān)系

附錄2：本文涉及的軟件的網(wǎng)盤鏈接

包括miniconda，vscode，nvidia驅(qū)動(dòng)，cuda，cudnn，pytorch，torchvision
電腦配置跟我相近的可以無(wú)腦下載。

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