【深度学习1】Anaconda+Pycharm环境下集显的PyTorch配置方法

Anaconda+Pycharm环境下集显的PyTorch配置方法

1.安装anaconda

（anaconda内置python在内的许多package，所以不用另外下载python）
可以点击下面的清华开源软件镜像站，在官网下载anaconda不如在这下的快
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 镜像站.

我下载的是下图这个版本,对应的是3.7，anaconda3代表对应python3

我下载的是这个版本在这里

下载过程中基本上都是默认选项

在这里插入图片描述

下面检验一下安装成功了没有，在开始打开anaconda prompt，看到如图所示即成功

2.确认显卡及及时更新（为之后的pytorch安装作准备）

直接集显

3.下载pytorch

官网https://pytorch.org/

这里需要注意的是，如果之前第二步查看时有GPU，则CUDA选择10即可，如果选9，之后不好用镜像源下载，速度会很慢；只有集显，CUDA选择None即可

之后我们复制Run this Command里的安装指令

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

打开anaconda prompt，输入下列指令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

这个是镜像源下载
既然选择了用镜像源下载，那么安装指令的 -c pytorch需删去，也就是：

conda install pytorch torchvision cpuonly

之后我们创建虚拟环境：

conda create -n name//name = 你给虚拟环境取的名字，笔者取名pytorch

进入虚拟环境：

conda activate pytorch

之后在里面操作，输入指令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1，然后y，自动下载

最后我们检验安装是否成功：

python

import torch
import torchvision
import numpy

成功。

4.pycharm配置

在pycharm新建工程，或在files->settings->project:->project interpreter界面，可以设定project interpreter。

点击齿轮按钮，选择Add，会弹出添加界面。

在添加界面左侧选择Conda Environment，右边选择Existing environment，再点击…按钮添加一个已经存在的conda虚拟环境，即刚刚构建的pytorch

apply，添加完成：

在下面的python console使用import torch，import torchvision这样的语句，不会报错则成功

运行示例代码：

from __future__ import print_function
import torch

x = torch.empty(5, 3)
print(x)

无问题，安装成功