机器学习00 PyTorch环境配置

PyTorch 环境配置：

毕设需要用到 PyTorch，网上的教程比较老了，版本都很旧，PyTorch 已经不支持 10.2 的 cuda 了，这里重新记录一下配置过程。

1. Anaconda 安装：

在 Anaconda 官网 下载 Anaconda 安装包，按引导安装（选择All Users，不配置环境变量）

环境变量配置如下：

cmd 中输入 conda –version，出现如下结果表示成功

2. CUDA toolkit 安装：

首先安装 Visual Studio 2017（千万不要装2019，如果已经安装了2019，建议卸载重新安装），至少选择 C++ 桌面开发：

接下来安装 CUDA，为配合 PyTorch 建议使用 11.3 版本（10系以上N卡应该都支持）：

安装地址，选择系统及版本，建议使用本地 exe 安装：

安装时仅选择 CUDA 组件即可：

完成后在终端中输入 “ nvcc -V ”检测，如图则安装完毕

除此之外，还需安装 cuDNN，与 11.3 版本 CUDA 相匹配的版本为 8.2.1 下载地址

下载完成后解压，复制到CUDA安装目录下

3. PyTorch 配置：

首先创建新虚拟环境，cmd 中输入：

conda create -n PyTorch python=3.7

出现提示后，输入 y 确定即安装完毕（网络问题可以换清华源解决）

创建完成后输入如下代码，激活虚拟环境：

conda activate PyTorch

在 PyTorch 官网 中选择好 PyTorch 版本、系统、包管理器、语言、CUDA版本：

获得如下 Conda 命令，输入 cmd 进行安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

出现提示后，输入 y 确定即安装完毕

4. 测试

输入如下代码测试：

import torch

print(torch.cuda.is_available())
device = torch.device("cuda:0")

print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())

结果如下：