深度学习环境配置2——windows下的torch=1.2.0环境配置

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一、Anaconda安装

Anaconda的安装主要是为了方便环境管理，可以同时在一个电脑上安装多种环境，不同环境放置不同框架：pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装，只需要使用conda create –n创建新环境即可。

1、Anaconda的下载

同学们可以选择安装新版Anaconda和旧版的Anaconda，安装步骤没有什么区别。

旧版本anaconda的下载：
新版本的Anaconda没有VSCODE，如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda，百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。
链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA 提取码: i83n

新版本anaconda的下载：
如果想要安装最新的Anaconda，首先登录Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/。直接下载对应安装包就可以。
在这里插入图片描述

一般是下载64位的，下载完成后打开。

2、Anaconda的安装

在这里插入图片描述
选择安装的位置，可以不安装在C盘。

我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable，这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中，配置会更加方便一些。

等待安装完之后，Anaconda的安装就结束了。

二、Cudnn和CUDA的下载和安装

我这里使用的是torch=1.2.0，官方推荐的Cuda版本是10.0，因此会用到cuda10.0，与cuda10.0对应的cudnn是7.4.1。

1、Cudnn和CUDA的下载

网盘下载：
链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ
提取码: 8ggr

官网下载：
cuda10.0官网的地址是：
cuda10.0官网地址
cudnn官网的地址是：需要大家进去后寻找7.4.1.5。
cudnn官网地址

下载完之后得到这两个文件。
在这里插入图片描述

2、Cudnn和CUDA的安装

下载好之后可以打开exe文件进行安装。
在这里插入图片描述
这里选择自定义。

然后直接点下一步就行了。

安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
然后大家把Cudnn的内容进行解压。

把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。
在这里插入图片描述

三、配置torch环境

1、pytorch环境的创建与激活

Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令：

1	conda create –n pytorch python=3.6

1	activate pytorch

这里一共存在两条指令：
前面一条指令用于创建一个名为pytorch的环境，该环境的python版本为3.6。
后面一条指令用于激活一个名为pytorch的环境。

2、pytorch库的安装

由于我们所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境。

1	activate pytorch

此时cmd窗口的样子为：
在这里插入图片描述

a、官方推荐安装方法（推荐）

打开pytorch的官方安装方法：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
官网推荐的安装代码如下，我使用的是Cuda10的版本，不太懂为什么要写3个=才能正确定位，两个=会定位到cuda92的whl：

1 2	# CUDA 10.0 pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这是pytorch官方提供的指令，用于安装torch和torchvision。

b、先下载whl后安装

需要注意的是，直接这样安装似乎特别慢，因此我们可以进入如下网址:
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
找到自己需要的轮子下载。下载的时候使用迅雷下载就行了，速度还是比较快的！
在这里插入图片描述

下载完成后找到安装路径：

在cmd定位过来后利用文件全名进行安装就行了！

这里我也传一个百度网盘的版本。
链接: https://pan.baidu.com/s/14-QVk7Kb_CVwaVZxVPIgtw
提取码: rg2e
全部安装完成之后重启电脑。

3、其它依赖库的安装

但如果想要跑深度学习模型，还有一些其它的依赖库需要安装。具体如下：

scipy==1.2.1
numpy==1.17.0
matplotlib==3.1.2
opencv_python==4.1.2.30
torch==1.2.0
torchvision==0.4.0
tqdm==4.60.0
Pillow==8.2.0
h5py==2.10.0

如果想要更便捷的安装可以在桌面或者其它地方创建一个requirements.txt文件，复制上述内容到txt文件中。
在这里插入图片描述
使用如下指令安装即可。下述指令中，requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径，各位同学根据自己的电脑修改。

1 2	pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt

4、安装较慢请注意换源

需要注意的是，如果在pip中下载安装比较慢可以换个源，可以到用户文件夹下，创建一个pip文件夹，然后在pip文件夹里创建一个txt文件。
在这里插入图片描述
修改txt文件的内容，并且把后缀改成ini

[global]
index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn

在这里插入图片描述

全部安装完成之后重启电脑。