目錄
1.在Anaconda Prompt創(chuàng)建新環(huán)境
2.去pytorch官網(wǎng)上查找環(huán)境中Python所對(duì)應(yīng)的pytorch版本并下載相關(guān)包
查詢電腦獨(dú)立NVIDIA顯卡所適配的CUDA版本
CUDA版本查詢
3.部分庫版本的安裝與修改?
本人在Anaconda下創(chuàng)建的新環(huán)境為
python 3.7.0
pytorch 1.8.0
pillow 9.5.0
numpy 1.21.5
能夠正常運(yùn)行
如果我這個(gè)版本夠用的話各位可以按照這個(gè)版本進(jìn)行安裝
需要查詢自己已經(jīng)安裝的python所對(duì)應(yīng)的包的版本的話請(qǐng)自行在網(wǎng)站上搜索對(duì)應(yīng)信息再有選擇地根據(jù)本文進(jìn)行包的安裝
具體步驟如下：
1.在Anaconda Prompt創(chuàng)建新環(huán)境
conda create -n pytorch37 python==3.7上述代碼是創(chuàng)建一個(gè)名為pytorch37的新環(huán)境，新環(huán)境中的python版本等于3.7.0(Anaconda中的3.7默認(rèn)為3.7.0)
2.去pytorch官網(wǎng)上查找環(huán)境中Python所對(duì)應(yīng)的pytorch版本并下載相關(guān)包
從百度或者其他搜索引擎進(jìn)入 PyTorch 官網(wǎng)，往下拉一點(diǎn)可以看到這樣的一部分，下面有個(gè)
Previous versions of PyTorch，單擊進(jìn)入
可以根據(jù)你自己環(huán)境中的python去尋找并選擇合適的pytorch版本；這里我提前在搜索引擎上查找了我的 python3.7.0可以對(duì)應(yīng) pytorch 的1.8.0版本，因此下拉找到對(duì)應(yīng)的 Anaconda 指令
?如果你們選擇完全按照我所使用的包的版本進(jìn)行安裝，那可以參考下面不同CUDA版本/純CPU版本對(duì)應(yīng)的Linux and Windows 指令（查詢電腦適配的CUDA版本的操作可以在本文目錄中找到）
注意這里根據(jù)你是要使用 GPU 版本的 PyTorch還是 CPU 版本的 PyTorch需要選擇合適的命令進(jìn)行運(yùn)行。前兩個(gè)為 CUDA 版本的 PyTorch，即 GPU 版本，因?yàn)橐褂?GPU 的算力需要通過 CUDA?來喚起 GPU 并使其參與到運(yùn)算中，而 CPU 是可以被程序直接喚起的。如果你的電腦是集成顯卡，那很高興你跟我第一臺(tái)電腦是一樣的，不需要去管顯卡的事情了。
# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
# CPU Only
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly -c pytorch查詢電腦獨(dú)立NVIDIA顯卡所適配的CUDA版本
這里給新手朋友說下如何查看是集顯還是獨(dú)顯
首先打開你的控制面板，直接在搜索框搜索"設(shè)備管理器"
打開設(shè)備管理器之后點(diǎn)開顯示適配器，可以看到有 NVIDIA 的垃圾獨(dú)顯 MX150 (老電腦了)，雖然性能差，但好歹能有與之匹配的 CUDA；當(dāng)然如果沒有 NVIDIA 的顯卡，那說明你的電腦不支持CUDA，或者是集成顯卡
CUDA版本查詢
這里給各位想用 GPU 版本的伙伴說一下如何查看自己的 CUDA 兼容版本。由于只有NVIDIA英偉達(dá)顯卡有 CUDA 適配，因此非英偉達(dá)顯卡的伙伴們直接調(diào)用?CPU Only 后面的命令即可，CUDA 的內(nèi)容暫時(shí)與你無緣，老老實(shí)實(shí)用 CPU 版本做點(diǎn)簡(jiǎn)單的東西吧，CPU?版本的算力能跑的動(dòng)Resnet 殘差網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)差不多了
# CPU Only
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly -c pytorch首先在你電腦中搜索 NVIDIA 會(huì)出現(xiàn)如下應(yīng)用
點(diǎn)卡那個(gè) NVIDIA Control Panel 出現(xiàn)如下界面，打開"幫助"中的"系統(tǒng)信息"
?單擊"組件"查看"3D設(shè)置"中有一項(xiàng)的產(chǎn)品名稱包含CUDA 11.7.102
這說明你GPU的CUDA版本為11.7，那么安裝的時(shí)候CUDA版本要低于11.7，建議不要等于(如果新手頭鐵的話可以試一下)；具體如何安裝CUDA你們隨便去找一篇文章然后對(duì)照著python的版本去弄就行
3.部分庫版本的安裝與修改?
然后就是最簡(jiǎn)單的
pip install numpy==1.21.5pip install pillow==9.5.0注意這里如果你要修改某個(gè)庫（包）的版本一定要用pip uninstall和pip install
這里解釋一下pip和conda兩種包管理的區(qū)別：
pip install會(huì)從域名為<https://pypi.python.org/pypi>的網(wǎng)站中安裝包，可以使用瀏覽器查看，并且這種安裝方法不會(huì)安裝額外的包，算是隨用隨加的一種包管理方式。
使用過conda install的伙伴們肯定會(huì)發(fā)現(xiàn)，這樣的一行指令可以同時(shí)安裝或卸載很多的包，因此使用這種方法可以快速安裝大量相關(guān)的包，但是可能會(huì)影響到包的版本。可以將conda install? pillow理解為安裝與pillow功能相關(guān)的所有包。直接這樣輸入，conda會(huì)將所有包的最新版本一并安裝，在新手期不報(bào)錯(cuò)是沒有任何問題的。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754148.html
都安裝完了就可以正常進(jìn)行代碼的編寫并運(yùn)行程序了文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754148.html
到了這里，關(guān)于學(xué)習(xí)筆記：在Anaconda環(huán)境下裝Pytorch，CUDA，pillow，numpy等庫并尋找適配的Python版本的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
