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Windows配置深度学习环境：安装Pytorch（自动安装cudn和cudnn+图文+快速+很简单）几分钟搞定！

2023-05-16

目录

    • 一.查看自己电脑支持的cuda最高版本
    • 二.打开Anaconda，进入自己创建的深度学习环境
    • 三.这用的是离线安装Pytorch，官网安装太慢
      • 1.打开[北京外国语大学镜像站](https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D)
      • 2.找到自己所支持的cuda版本<=最高cuda版本，点击下载
    • 四.离线安装Pytorch
      • 1.打开Anaconda Prompt，激活之前创建的Anaconda的深度学习环境
      • 2.第二步：打开下载好的Pytorch离线包所在文件夹位置，复制该地址
    • 五.检查是否安装成功

        因为我要在树莓派上面部署yolov5（已经部署完了），完成一个项目，但是在自己的电脑上训练相关数据集，得到相关的权重文件时，发现它是用CPU跑的，时间很感人，一轮20min左右（电脑是联想拯救者），因此我在这写下部署GPU深度学习环境的一篇博客，希望对你们部署有所帮助。

前提条件： 首先你得有一台有显卡的电脑。

一.查看自己电脑支持的cuda最高版本

#第一步：按下win+R ，输入cmd打开终端
#第二步：输入nvidia-smi
nvidia-smi
#结果如下图，找到自己电脑支持的最高cuda版本

在这里插入图片描述

二.打开Anaconda，进入自己创建的深度学习环境

        没有创建的可以看这一步，之前创建过的可以跳过

#第一步：打开Anaconda Prompt
#第二步：输入下述代码,-n 后面的可以自己起名字，我起的是deeplearn
conda create -n deeplearn python=3.9
#第三步：按要求输入 y 并回车，结果如下图

在这里插入图片描述

三.这用的是离线安装Pytorch，官网安装太慢

1.打开北京外国语大学镜像站

2.找到自己所支持的cuda版本<=最高cuda版本，点击下载

    如下图所示。下载离线安装包
在这里插入图片描述

四.离线安装Pytorch

1.打开Anaconda Prompt，激活之前创建的Anaconda的深度学习环境

#第一步：打开Anaconda Prompt，输入下述代码，激活之前创建的Anaconda的深度学习环境
conda activate deeplearn

在这里插入图片描述

2.第二步：打开下载好的Pytorch离线包所在文件夹位置，复制该地址

在这里插入图片描述

#第三步：激活anaconda 的deeplearn环境,代码如下
conda activate deeplearn
#输入下述代码
#cd +复制的地址
#以我的为例
cd E:\联想浏览器\data
#接着输入 E:,就是你的下载文件所在那个盘
E:
#结果如下图

在这里插入图片描述

#输入下述代码进行离线安装
#conda install --offline 下载的文件的名字
#切记！切记！一定要包含文件的后缀，如.bz2
conda install --offline pytorch-1.12.1-py3.9_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2
#安装完成如下图所示

（ps：如果你需要安装其它包，也可以用这个方法）
在这里插入图片描述

#先进入python的交互模式
python
#接着导入pytorch
import torch
#结果发现会报错，如下图
#退出python交互模式
exit()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

#我们需要安装numpy包
#在这之前对conda进行换源，输入以下代码
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/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
#直接输入conda install numpy
conda install numpy
#接着输入y，并回车，如下图所示：耐心等待既可。

在这里插入图片描述

五.检查是否安装成功

#在deeplearn环境下输入conda list
conda list
#结果如下图

在这里插入图片描述

#接着检查cuda，cudnn版本
#首先进入python的交互模式
#python交互模式，直接输入python即可进入
python
#接着输入下述代码
import torch #导入pytorch库
print(torch.cuda.is_available()) #查看是否有cuda
print(torch.backends.cudnn.is_available()) #查看是否有cudnn
print(torch.cuda_version) #打印cuda的版本
print(torch.backends.cudnn.version()) #打印cudnn的版本
#结果如下图

在这里插入图片描述

发现安装的cuda和cudnn版本与下载的离线包一样，至此就安装完成了，可以进行自己的深度学习了！

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

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