前言
实验需要,之前使的tensorflow【因为自己手边的服务器都是windows环境TT...】,但身边的师兄们用的都是pytorch,自己查了查现在做科研基本上都是用的pytorch,而且现在pytorch的windows版本也已经很成熟了,fastai深度学习库也受到了广泛的好评,所以...果断转!
环境搭建-windows-gpu版:
入门嘛当然是先搭建环境啦,网上资料蛮多的,这里我就记录一下我的搭建过程吧:
一、版本选择:
网上看看,现在pytorch最新版的都是1.0了哇,然而很多开源的项目用的还都是0.4版的,现在刚入门,还是基础为主,就选择最新版pytorch1.0吧!
二、系统需求:
1、Python:3.6及以上
2、操作系统环境:windows
系统 | GPU | CPU |
linux | binary | binary |
mac | source | binary |
windows | source | source |
备注: binary
= 直接可以安装, source
= 必须从源码编译
三、通过Anaconda安装:
之前没安装过Anaconda的需要安装好之后再进行之后的操作![教程网上很多(有的也很坑,慎重选择!),这里不再赘述]
这里因为俺之前摸爬滚打,入了很多坑,所以有些操作就只简单解释一下,如果不懂可以自己查查或者留言~
1、使用Anaconda创建虚拟环境【防止出现你之前的许多包or环境与Python,PyTorch以及其他包的版本出现不兼容等玄学问题!】:
- 查看当前存在哪些虚拟环境:conda env list 或 conda info -e
- 创建python虚拟环境:
1. 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等) anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。 2. # 指定python版本为3.6,注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下,不指定python版本,自动安装最新python版本 3. conda create -n env_name python=3.6 4. # 同时安装必要的包 5. conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.6
- 激活创建的虚拟环境:Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称),这是使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的。
2、在当前虚拟环境下通过conda安装pytorch:
如果和我一样准备安装的是gpu版的,注意一定要检查你的cuda版本,确保和你的系统保持一致。一般推荐的是cuda9.0版的【相对最新版要稳定的多】,如果没安装cuda,可以自行安装后再进行之后的步骤,推荐按照官网教程来:win10+cuda9.0+cuDNN 7.0+TensorFlow-gpu install steps【一定要注意版本匹配的问题!】:
- 进入之前配置好的虚拟环境中:activate -虚拟环境名称(如果你忘记了之前的虚拟环境名称,输入:conda env list)
- 安装每日编译 nightly 的 PyTorch,注意 cuda 的版本要和你自己的系统保持一致,比如在 CUDA 9.2 上安装:
conda install -c pytorch pytorch-nightly cuda92
- 如果你的系统没有安装 cuda,那么可以通过下面的命令安装 cpu 版本的 PyTorch:
conda install -c pytorch pytorch-nightly-cpu
安装 fastai:
conda install -c fastai fastai
- 如果安装过程有什么问题,请确保你的 conda 版本已经更新到最新:
conda update conda
3、安装成功后的测试:
因为是gpu版的,而且在windows上安装,难免会有许多玄学bug出现,这时是否能用,就要测试一下啦:
同样在之前的cmd虚拟环境中输入:
1. import torch # 如正常则静默 2. 3. a = torch.Tensor([1.]) # 如正常则静默 4. 5. a.cuda() # 如正常则返回"tensor([ 1.], device='cuda:0')" 6. 7. from torch.backends import cudnn # 如正常则静默 8. 9. cudnn.is_acceptable(a.cuda()) # 如正常则返回 "True"
AIEarth是一个由众多领域内专家博主共同打造的学术平台,旨在建设一个拥抱智慧未来的学术殿堂!【平台地址:https://devpress.csdn.net/aiearth】 很高兴认识你!加入我们共同进步!