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  • 一、 Anaconda镜像安装GPU版pytorch
    • 1.1 安装 Anaconda环境管理工具
    • 1.2 pytorch环境安装固定步骤
    • 1.3. 导入镜像包
    • 1.4. 创建Python环境
    • 2.激活环境
    • 3. conda安装pytorch-GPU 与对应版本的cuda,cudnn
      • 3.1. 查看本机的cuda版本：执行命令 nivdia-smi
      • 3.2 . 安装适配的pytorch cuda torchvision 三个同时conda
      • 3. 3. 检测是否安装成功
      • 3.4. 安装各类需求包
  • 二. Anaconda镜像安装tensorflow-gpu1.14及Keras超详细版

一、 Anaconda镜像安装GPU版pytorch

1.1 安装 Anaconda环境管理工具

直接官网下载或者参考下面

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。装anaconda，就不需要单独装python了。
anaconda优点：

优点

1、anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。

2、常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易。

参考下载地址：anaconda安装-超详细版或者直接官网下载（注意勾选add path 省去配置系统环境变量），我们可以直接测试：

输入：conda --version ，——查看是否有conda环境

1.2 pytorch环境安装固定步骤

1.3. 导入镜像包

Anaconda 镜像使用帮助
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/archive/ 下载。

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

更新清华源镜像官方操作参考地址

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/

Conda - Downloaded bytes did not match Content-Length 问题解决方案：参考解决方案

1.4. 创建Python环境

在Anaconda Prompt 管理运行：

conda create -n  xxxx python=3.6/3.7/3.8/3.9

代表创建一个python=3.6/3.7/3.8/3.9的环境，我们把它命名为xxx

2.激活环境

conda activate xxx

激活环境，方便在该环境中安装库

3. conda安装pytorch-GPU 与对应版本的cuda,cudnn

3.1. 查看本机的cuda版本：执行命令 nivdia-smi


上图可见cuda版本是11.6，记住这个版本，后续需要根据你的cuda版本去选择合适的安装命令。

如果电脑没有安装cuda，需要重新去英伟达官网下载cuda驱动。具体可参考：cuda下载与安装

3.2 . 安装适配的pytorch cuda torchvision 三个同时conda

配置：win 10或Ubuntu 下都通用 , 假设 python=3.6

pytorch cuda torchvision 三个版本需要匹配的，对于pytorch 和torchvision，最简便的方法当然是去pytorch官网按照给定配置自动生成的下载链接了：Pytorch官网地址，这样的版本都是匹配的。

这上面的命令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge
已经代表了需要下载的pytorch cuda torchvision 三个包及适配版本。

( 可去除-c pytorch可切换至镜像安装，避免安装中断或时间过长 )
直接执行适配的cuda==11.6

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c conda-forge

安装时间按可能有点长（一般是向下兼容的cuda版本，最好选择与本机cuda驱动相同的）。

3. 3. 检测是否安装成功

执行下面命令：

python
import torch
print(torch.__version__)           #输出Pytorch的版本
print(torch.cuda.is_available())   #看看能否正常调用CUDA（yes）

如果检测不到cuda正常调度

nvcc -V / nivdia-smi 查看 cuda 版本

  1. 首先确定显卡是否支持CUDA，https://www.geforce/hardware/technology/cuda/supported-gpus，一般有显卡的均可。
  2. 确保驱动升级到最新（确保驱动与cuda版本互相支持）,所以必须选择你本机的cuda版本。
  3. 进入选择你要的版本进行(cu10.0)torch+torchvision(0.3) 版本需要对应[离线下载pip安装]
  4. 可能是没有启动驱动NVIDA设置，或者系统没有下载驱动设备。（下载360驱动大师）

3.4. 安装各类需求包

缺啥补啥：最好实在cmd管理命令中安装： pip install xxx , 或者在pycharm终端执行，前提是切换到你的环境。

二. Anaconda镜像安装tensorflow-gpu1.14及Keras超详细版

安装tensorflow-gpu1.14及Keras（参考该博主）超级详细的过程在链接中。

下载安装好了cuda10.0,与对应版本cudnn 7.6.4：

下载安装好后，需要在环境变量中添加路径。
PATH中手动添加：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
前两个一般安装好CUDA后会自动配置好，后两个需要手动添加

注意：若没有显卡驱动，需要先到英伟达官网下载最新的显卡驱动，或者下载360驱动大师，建议后者快。

本文标签： 镜像 系统 Anaconda pytorch Windows

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