【AI】PyTorch安装记录及Anaconda环境配置

news2024/11/17 19:52:13

【AI】PyTorch安装记录及Anaconda环境配置

说下本地环境,RTX4070 12GB GPU;618刚买,不能让他闲着,配置一下炼丹环境,开始为打工人工作。为了方便后续部署模型之间依赖不冲突,所以使用Anaconda管理Python环境,这篇文章就是个打基础的,安装Torch环境,以后不论是部署Stable Diffusion还是部署ChatGLM模型,都可以以这个环境为基础进行复制,方便后续使用。
安装Anaconda的步骤就不再赘述,这里从配置conda环境开始,大神可以先歇歇了,小弟献丑了,本着输出就是最好的学习,还是记录一下自己的工作,也防止以后忘了。

配置清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false

或者在用户目录下配置.condarc文件

在这里插入图片描述

如果后续不想用了,可以使用下面的命令恢复
恢复默认源:conda config --remove-key channels

conda创建虚拟环境

conda create –n pytorch python=3.10
conda activate pytorch

conda info --envs 查看当前虚拟环境

conda安装pytorch

可以使用pip或conda命令安装

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

在这里插入图片描述

或者使用离线安装

推荐本地直接下载包安装较快,我们到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html这个网站里

cu+序号后面表示cuda版本,即GPU版本(cpu+序号表示cpu),如cu117表示cuda 11.7;

cp+序号表示python版本,如cp310表示python 3.10;我们按自己的cuda版本和python版本找到对应的torch和torchversion文件即可

查看安装信息

进入python环境
(cat) C:\Users\asus>python
 
导入torch
>>> import torch
 
>>> print(torch.cuda.is_available())    #cuda是否可用
 
>>>print(torch.cuda.get_device_name(0)) #返回设备索引
 
>>>print(torch.cuda.device_count())     # 返回GPU的数量
 
>>>print(torch.cuda.current_device())   # 返回当前设备索引
 
>>> print(torch.rand(3,3).cuda())

在这里插入图片描述

可以看到使用的GPU是4070

Anaconda修改环境默认保存路径

为了防止虚拟环境和依赖都存放到了C盘,我们修改一下Anaconda的默认保存路径

1、打开anaconda,点击File->[Preferences]

2、点击Configure Conda

3、在打开的文件末尾增加下面内容:
(如:我要把路径改为D盘下的Anaconda目录)

envs_dirs:
  - D:\Anaconda\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Anaconda\pkgs

然后点Save and Restart,等Anaconda重启。

4、再创建新的环境发现默认路径已经更改

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_43737995/article/details/128506271

Jupyter修改工作目录

(1)新建一个文件夹,作为修改后jupyter notebooks的工作路径,本文创建的为“E:\work\taiyi\myself\jupyter-notebook”

(2)获取jupyter notebook的配置文件

开始菜单 -》 anaconda -》 anaconda prompt -》 打开命令窗口,输入:jupyter notebook –generate-config

如果之前已经配置过notebooks相关信息,执行此命令会提示是否覆盖原有配置,输入y直接覆盖;如果是首次执行此命令,则直接生成配置文件到相应目录。

3)修改配置文件

根据配置文件路径,打开配置文件,修改#c.NotebookApp.notebook_dir = ''此条配置,去掉注释符#,修改工作路径,保存配置文件。

注:[1] 工作路径最好用“\”双反斜杠分割;[2] 工作路径最好全英文

(4)修改Jupyter notebook属性

该步骤一定要做,否则只修改配置文件,不起作用。

开始菜单 -》 anaconda -》 右键单击jupyter notebook -》 更多 -》 打开文件位置,打开jupyter notebook快捷方式位置 -》 jupyter notebook右键点击 -》 属性 -》 目标 -》去掉后面的%USERPROFILE% -》 点击应用、确定
在这里插入图片描述

参考文档

pytorch超详细安装教程,Anaconda、PyTorch和PyCharm整套安装流程https://blog.csdn.net/Bluebro/article/details/127161165

Pytorch官方安装地址https://pytorch.org/get-started/locally/

RTX4070Ti配置Pytorch环境https://blog.csdn.net/m0_73829560/article/details/129834555

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