GTX1650显卡安装Pytorch记录

GTX1650显卡安装Pytorch记录

1，首先确定自身显卡的CUDA版本，cmd下输入

nvidia-smi

出现以下输出，一般最新的显卡cuda版本均为11.0以上，特别是30系显卡只能适配CUDA11以上版本对应的tensorflow与pytorch，否则会出现版本不匹配的结果

之后确定与之对应的pytorch与python版本，这里我选则Pytorch1.7.1,python3.7,cuda11.0三个版本的软件

因此，安装环境为conda+python3.7+cuda11.0+Pytorch1.7.1

2，安装配置conda,可以参考网上其他博客，比较简单，但是注意配置源为以下网址：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

3，conda中创建虚拟环境，命令如下：

conda create --name=pytorch python=3.7

配置安装cuda11.0+Pytorch1.7.1，安装命令如下：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

4，测试环境是否配置正确：

在本pytorch环境下，依次输入以下指令：

python

import torch

torch.cuda.is_available()

若弹出为True则安装Pytorch正确。

5，案例使用：

按照前3，4步中配置好pytorch环境后，执行以下命令下载项目与配置项目环境：

pip install pix2tex[gui]

如下图所示，安装完毕：

在当前环境终端下执行以下命令下载相应权重参数等：

pix2tex

同时再次执行以上命令可以在终端下识别图片：

执行以下命令可以在GUI下识别图片：

latexocr

以薛定谔方程为例，识别情况如下：

优点：工具开源免费，此工具识别出的公式与对应公式Latex代码可以直接无缝插入Word中

缺点：但是对于图片中多个公式的识别情况不太好。