Anaconda配置pytorch-gpu虚拟环境的图文教程
(编辑：jimmy 日期: 2024/10/22 浏览：3 次 )
1、更新NVIDIA驱动
选对应自己显卡的驱动,（选studio版本，不要game版本）驱动链接
2、添加Anaconda清华镜像
方法一：anaconda命令替换
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda config --set show_channel_urls yes
（Mark）换回默认源代码：
conda config --remove-key channels
方法二：替换.condarc
show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels: - 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/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
3.创建虚拟环境
创建： conda create -n 环境名 python=X.X 开启： activate 环境名 关闭： conda deactivate 删除： conda remove -n 环境名 --all 添加包： conda install -n 环境名 包名 移除包： conda remove -n 环境名 包名
4. 安装pytorch命令——对应情况自选：命令代码链接(pytorch官网）
1.PIP安装（推荐）
pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
这个速度比conda稳定 卡住了按回车好像还可以救回来
2.conda安装（不推荐 老是中断）
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch (要去掉-c pytorch 不然还是默认源) 最终输入命令: conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
网络在各处中断 有时候48%又断了
5.PIP安装完之后测试
import torch
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)
ngpu= 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())
结果：被conda命令折腾一下午，终于被pip命令解救了！
总结
下一篇：解决paramiko执行命令超时的问题