#AIGC翻新先锋者征文大赛#PyTorch深度学习基础环境搭建

【本文正在介入 AI.x社区AIGC翻新先锋者征文大赛】

1.Miniconda装置

Miniconda是一个轻量级的Python发行版，只蕴含最基本的内容——Python、conda以及关系的必定依赖项。它实用于空间要求严厉的用户或只有要Python和Conda外围配置的用户。

Miniconda因为其轻量级的特点，十分适宜那些对存储空间有严厉限度的用户，或许只有要经常使用Python和Conda外围配置的用户。例如，启动便捷的包治理和环境治理时，Miniconda是一个不错的选用。

在Miniconda官方下载，或许经过清华镜像源（速度更快）：

依据目前本机装置的python版本，选用对应版本的装置包。

下载实现后获取的是EXE文件，间接运转即可进入装置环节。

装置实现后，在计算机桌面依次单击“开局”→“一切程序”→“Miniconda3”→“Miniconda Prompt(Miniconda3)”，关上Miniconda Prompt窗口，假设装置正确，会打印出Python版本号以及控制符号。

2.Pycharm装置

网上装置说明类资源较多，此处不再赘述。

3.CUDA装置

（1）电脑环境审核

经过cmd输入nvidia-smi，检查自己的驱动版本、允许的CUDA版本。

（2）下载CUDA

访问CUDA官方：

依据上边查到的系统显卡驱动版本和允许的CUDA版本选用自己应该装置的CUDA toolkit，toolkit必定要选用小于等于电脑允许的版本。

下载装置包为exe程序，双击装置。装置实现，从新关上cmd窗口，依次输入以下代码，测试能否装置成功：nvcc --versionset cuda产生下图，说明装置成功：

4.PyTorch装置

最好的方法是依据官方提供的装置命令启动装置，详细参考官方文档：

经过Ctrl+F启动检索，极速定位到须要的装置命令。网站上查不到CUDA 11.2对应版本的TORCH，换用低版本CUDA 11.1也行——而后遇到了上图中命令口头后不成功的疑问。

去官方间接找对应版本的whl，下载。网速较慢，或许会花很多

下载实现后，cmd命令行装置：pip install 存储门路/torch-1.10.2+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl

5.不凡状况解决

口头上方的命令行后，产生了报错：这个whl is not a supported wheel on this platform：

查问本机装置的python版本，我装置的是python 3.11，而目前装置的torch是36（文件称号中“cp36”），对应版本是要用python3.6。

如今疑问变成了要在系统里装置不同版本的python。要这么办呢？之前装置的miniconda就要施展作用了！

运转Anaconda Prompt程序（在开局菜单里可以找到），进入命令行界面。

（1）检查可用python版本

conda search python

（2）创立一个新的环境，并指定python版本

conda create -n myenv pythnotallow=3.6

（3）激活新创立的python环境

conda activate myenv

（4）假构想切回之前的环境

conda deactivate

或许删除不想要的环境

conda remove --name myenv --all

（5）在新环境中运转之前的pip install命令，装置torch

（6）装置实现后的测实验证

import torchprint(torch.cuda.is_available())print(torch.cuda.current_device())print(torch.cuda.device_count())print(torch.cuda.get_device_name(0))

产生上方的内容，说明装置成功：