一、anaconda下載及安裝

下載地址：進入anaconda官網，Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

下載完成后點擊安裝就可以，具體操作如下：

?

?

?第一個選項建議也勾選上，會在系統(tǒng)自動配置anaconda的環(huán)境。

安裝結束后，查看自己電腦環(huán)境變量是否配置成功，右擊此電腦=》屬性=》高級系統(tǒng)設置=》path

?

?因為anaconda安裝過程中只是just user 而不是所有用戶，因此查看用戶下path有沒有這五個環(huán)境變量。

D:\anaconda

D:\anaconda\Library\mingw-w64\bin

D:\anaconda\Library\usr\bin

D:\anaconda\Library\bin

D:\anaconda\Scripts

二、安裝配置pytorch環(huán)境

1.創(chuàng)建虛擬環(huán)境

conda env list

?查看conda下有幾個對應環(huán)境，我這已經有兩個一個是base基礎環(huán)境安裝anaconda時候自帶的，另一個pytorch是后續(xù)我自己安裝的。

conda create -n pytorch_gpu python=3.6

創(chuàng)建一個新的pytorch_gpu環(huán)境，該環(huán)境中python選擇是3.6版本的（后面發(fā)現(xiàn)3.6版本和cuda版本不對應，改為安裝了python3.7版本）。

?選擇Y等待自動安裝python環(huán)境。

?等待安裝結束后，在控制臺中輸入

conda activate pytorch_gpu

我們就可以進入該環(huán)境下，在該環(huán)境下輸入python。如果出現(xiàn)下圖：

?說明我們的環(huán)境創(chuàng)建成功，接下來就是安裝pytorch啦。

2.pytorch安裝

我們此次的安裝方法采用在線安裝，安裝的網址是pytorch官網

PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/如果某些包安裝失敗，也可以采用離線安裝，通過鏡像下載安裝包后，在進行安裝，具體過程可以參考該文章https://blog.csdn.net/qq_32863549/article/details/107698516?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167047570316782414986134%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=167047570316782414986134&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-107698516-null-null.142^v68^pc_rank_34_queryrelevant25,201^v4^add_ask,213^v2^t3_control1&utm_term=pytorch%E5%AE%89%E8%A3%85&spm=1018.2226.3001.4187https://blog.csdn.net/qq_32863549/article/details/107698516?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167047570316782414986134%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=167047570316782414986134&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-107698516-null-null.142%5Ev68%5Epc_rank_34_queryrelevant25,201%5Ev4%5Eadd_ask,213%5Ev2%5Et3_control1&utm_term=pytorch%E5%AE%89%E8%A3%85&spm=1018.2226.3001.4187

在安裝pytorch前應該先檢查自己的電腦是否支持cuda，一般來說只要是英偉達的顯卡一般都可以使用gpu加速的。可以在控制臺中輸入?

nvidia—smi

?我支持的版本是11.4版本以前所以選擇對應的版本

?

?我最終選擇了1.12版本的pytorch和11.3版本的cuda，

?如果安裝官網的指令安裝，速度很慢，需要很長時間，此時可以采用鏡像進行下載，具體參考此文章（也可以在鏡像網站上下載，然后離線進行安裝）Anaconda中安裝Pytorch 速度太慢解決辦法_蝸牛在聽雨的博客-CSDN博客_anaconda pytorch安裝太慢一、問題在Anaconda中新建環(huán)境后，想在GUI上直接安裝Pytorch，但是速度特別慢。二、解決方法1.點擊環(huán)境右側的箭頭，打開當前環(huán)境的終端2. 添加鏡像在彈出來的終端窗口中添加鏡像網址，輸入的代碼如下：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghttps://blog.csdn.net/omg_orange/article/details/108652090?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=anaconda%E5%AE%89%E8%A3%85pytorch%E9%80%9F%E5%BA%A6%E6%85%A2&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-108652090.nonecase&spm=1018.2226.3001.4187

安裝成功可以對torch進行驗證

?3.安裝cudnn

查找對應版本的cudnn有兩種方式，第一種是在英偉達官網上查找

cuDNN Archive | NVIDIA DeveloperExplore and download past releases from cuDNN GPU-accelerated primitive library for deep neural networks.https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive第二種是在控制臺中直接輸入查找指令

conda search cudnn

conda search cudnn --info 
可以查看準確的版本及其下載源

查找自己對應的版本

conda search cudnn=8.2.1 --info 可以查找8.2.1的對應下載源

conda install cudnn=8.2.1 -c +在查找中提供的下載地址

?通過鏡像下載速度比較快，下載成功后對其進行驗證

?如果運行后是這樣，則說明配置成功。

4.opencv安裝

本次opencv的環(huán)境配置采用離線安裝

首先在鏡像網站上下載對應版本的whl文件，鏡像網站對應如下

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv（國外鏡像網）

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-contrib-python/（清華鏡像網）

?cp37意思是python3.7版本，然后第一個是macos系統(tǒng)，第二、三個是linux系統(tǒng)，第四、五個是win系統(tǒng)分別對應32位，64位。我的是64位系統(tǒng)，不知道的我的電腦處右鍵選擇屬性。

我安裝python是3.7，電腦是64位windows操作系統(tǒng)，根據(jù)自己的需求選擇對應的opencv版本

我選擇的如下：

?將下載好的whl文件放置在anaconda目錄下Lib文件夾下的site-packages文件夾中

?然后打開控制窗口，在pytorch_gpu環(huán)境下cd到site-packages文件夾下

（注意cd命令如果是 跨盤運行的話需要在后面加/d）

?當cd到site-packages后，通過pip install 安裝opencv

pip install +whl文件名字

?

?對opencv安裝進行驗證

說明安裝成功 。

三、在pychrm中配置pytorch環(huán)境

在file文件下選擇setting選項

?選擇對應環(huán)境下的python文件。

?環(huán)境如圖所示，點擊ok，則說明配置成功。

進行驗證如下：

?在pycharm 中python console輸入如下指令，如圖運行則說明運行成功。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-616454.html

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