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PyCharm中安装和配置pycharm 前提条件 已经安装了anaconda和pycharm 查看自己的显卡驱动版本 查看驱动程序版本,以便后面选择cuda软件版本 cuda版本,这里是实际的cu
已经安装了anaconda和pycharm
查看驱动程序版本,以便后面选择cuda软件版本
cuda版本,这里是实际的cuda版本,但是可以用低版本的cuda软件去管理高版本,应该理解为高版本兼容低版本才合适
根据上面的显卡驱动程序版本选择cuda管理工具软件
CUDA 12.1 Release Notes (nvidia.com)
这里有两个pytorch和 torchvision需要下载,根据下面的连接结合上面安装的CUDA版本进行选择,这是有组合的,不要乱选,看官网推荐(打开以下链接查看)。
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
实例如下图所示:
确定组合后,根据下面的链接下载pytorch和 torchvision的whl文件
Https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
在项目中创建一个py文件
conda 创建虚拟环境,名字为pytorch_gpu :conda create -n pytorch_gpu01 python=3.8
激活虚拟环境:conda activate pytorch_gpu
第一次激活可能出现的问题
问题
解决办法:初始化一下Teminal,Python这里的Teminal使用的是电脑自带的powershell.
命令:conda init powershell
初始化之后继续激活虚拟环境:
如果不行换conda init cmd.exe试试看,依据主要是下方截图所示的Teminal使用的类型:
Teminal切换目录到刚才下载的pytorch和 torchvision的whl文件目录下,建议直接放在项目project下,省得切换,如下图:
在Teminal中pip install这torch文件,pip install 使用tab键可以切换并选择当前文件夹下的文件,省得打字
两个whl文件安装完毕,表明虚拟环境已经安装了pytorch工具包,接下来关联项目到虚拟环境,则该项目就可以使用虚拟环境中的工具包了。
创建的虚拟环境会放在anaconda安装的目录下,有的默认在C盘,有的自定义安装在其他盘,自己找一下即可,需要把项目project关联到虚拟环境中
关联虚拟环境,如下图所示,找到anaconda目录下的envs文件夹,进去找到自己配置的虚拟环境文件夹,在找到python.exe文件,点击选中即可。确定之后,python项目就和虚拟环境关联了起来。
py测试代码
import torchprint("hello torch{}".fORMat(torch.__version__))flag = torch.cuda.is_available()print(flag)ngpu = 1# Decide which device we want to run ondevice = 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())
测试结果
如果不行,换不同的torch版本试试看,我也是换了一个版本才成功的。
打开anaconda的prompt:
查看当前虚拟环境:conda env list
删除指定虚拟环境:conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
anaconda中的虚拟环境pytorch_gpu也没了
或者直接去anaconda的envs文件夹中把它删除
来源地址:https://blog.csdn.net/2301_76863102/article/details/129369549
--结束END--
本文标题: 在pycharm中安装并配置pytorch深度学习环境
本文链接: https://lsjlt.com/news/411560.html(转载时请注明来源链接)
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