Anaconda+PyTorch深度学习环境搭建手把手教程

2023-05-2511:44:20人工智能与大数据Comments1,324 views字数 4834阅读模式

Anaconda安装

什么是Anaconda

Anaconda是一个集成的Python包以及环境,包含依赖项等,可以用来管理包,安装、运行应用,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,Anaconda + Jupyter 基本上已经是大部分机器学习/数据分析等开发者标配的开发环境,针对不同版本的Python需求,Anaconda可以帮助建立管理多个环境,以避免不同环境的相互影响,提供一个更加快速和简单的方式来运行机器学习的相关代码。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

Anaconda官网文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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Anaconda官网文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

软件安装

有两种下载的方式,网上部分教程使用清华的镜像进行下载,我是使用上文引用的官网就可以直接进行安装, 在官网进行下载,直接点击Download即可,这里可以用最新的版本。 下载好后双击安装包,进行安装。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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安装过程整体来说没什么坑,点Next就可->I Agree.文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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这里与你的电脑的操作用户有关,一般个人就选择Just Me即可。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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关于路径如果C盘不是很阔绰的还是换到其它盘吧,软件因为各种包比较多,还是蛮大的。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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是否添加环境变量,如果为了省事我看许多教程就直接将第二条打勾了,但有一位网友的教程说到可能会影响电脑装好的origin-py,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

所以我这里选择了不打勾,后续自己添加,但我在原本没有装Python的情况下好像没什么影响。然后点击Install即可进行安装。安装过程不算快,需要等3、5分钟。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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之后过掉两页没什么说的Next,最后一页这里不用打勾,勾了会有弹窗。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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至此安装完成,可以在电脑中找到该软件。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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添加环境变量

如果刚刚没有打勾自动添加,那么现在则是需要手动添加,如果像我一样直接在D盘新建了文件夹进行安装的话,那么可以直接逐行复制下面的路径添加到PATH中,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

D:Anaconda
D:AnacondaScripts
D:AnacondaLibrarymingw-w64bin
D:AnacondaLibrarybin

添加环境变量的方法如下:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

右键此电脑,点击属性,找到高级系统设置文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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点击环境变量进行设置文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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在系统变量中找到PATH双击或者点击编辑,进入环境变量配置页面,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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如果你和我一样在D盘中新建文件夹进行安装,则按照一开始我说的四行路径逐一新建添加进去即可,如果不是,则按照自己的安装路径进行添加。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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完成上述操作后我们可以进cmd检查一下,直接在搜索框中搜索cmd打开,输入文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

conda --version并执行,可以查看版本信息,输入文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

conda info执行可以获取更多信息文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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至此,Anaconda安装完成。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

Anaconda虚拟环境管理演示

针对不同版本的Python需求,Anaconda可以帮助建立管理多个环境,建立开发用虚拟环境可以理解为只是系统的另一个区域,你可以在其中使用任意安装包,并与其他的Python包隔离开,互不影响,这就是conda的价值。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

打开Cmd,键入activate,即可进入base环境文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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再继续键入conda create -n py38 python=3.8//环境命名为py38,其中python版本指定为了3.8(-n是name的缩写)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

即可创建一个环境名称为py38的,python版本为3.8的虚拟环境。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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稍等片刻后,即可出现询问是否确定下载创建环境的对话,这时键入y即可完成下载。(我这里的WARNING是说有新版本的conda,没有影响我创建环境)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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等待进度条加载完成,下载创建好环境后,键入conda activate py38即可激活进入建立的py38环境(命令行前面的括号有所提示)。这时键入python并执行,出现的本环境中的python版本为3.8.16,符合要求。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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在>>>后键入exit()执行即可出现新的命令行,键入conda deactivate即可退出py38环境,回到base环境中,这时键入python执行显示版本为与安装的Anaconda配套的3.10.9版本。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

再次键入 exit() 、 conda deactivate即可从base环境中退出。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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以上就是Anaconda基本的建立环境操作了,常用的相关指令可以查看conda网站文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

点击查看更多指令文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

比如查看所有环境的指令conda env list,即可看到我的base环境与建立的py38环境。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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编程环境安装

我学校的师兄使用的是PyCharm,为方便出问题后可以询问,我没有使用vscode,也选择了PyCharm,且据说高版本的Anaconda里面无法直接下载vscode了。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

PyCharm官网文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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直接在官网点击DOWNLOAD,即可弹出页面下载,这里选择右边社区版本为免费开源的。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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下载好安装包后双击安装即可,路径可以自选,然后下图页面全打勾即可,环境变量让他自动安装好。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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之后的一个页面保持默认即可,点击Install安装完成。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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在桌面找到快捷方式打开PyCharm,我电脑上没有.py程序,我这里点击新建,new project文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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之前不是使用Anaconda新建了一个虚拟环境吗,这里我们就选择第二项先前的...文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

然后点击Add解释器,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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左边选择第一项虚拟环境,右边选择现存的Existing,然后点击···,选择之前建立的虚拟环境。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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我之前就安在D盘文件夹下,找到Anaconda下的envs,下拉会有一个python.exe选中后点击create即可。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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这里我们能看到python版本为py38环境中的3.8版本,点击create即可新建工程。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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至此IDE也安装完成。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

CUDA与cuDNN安装

什么是CUDA与cuDNN

CUDA是NVIDIA推出的运算平台。 它是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。深度神经网络库 (cuDNN) 是一个GPU加速的深度神经网络基元库。cuDNN可大幅度优化标准例程(例如前向和后向卷积、池化、归一化和激活层)的实施。总的来说,二者的作用是促使GPU加速。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

关于CUDA的下载版本讨论

下载前关于版本的注意事项:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

笔者查阅大量经验帖,众说纷纭,大致有以下注意事项:
30系显卡网上说只能安装CUDA11.0以上了,这直接导致许多经验帖下共享的的资源不可用,或者下载后会报错,建议查清自己适配的版本后从官网下载;
cuDNN版本与CUDA版本相对应,而电脑支持的CUDA版本较高,但PyTorch支持的版本有限,可以从官网上查看;
CUDA对显卡驱动也有要求,所以网上教程第一步一般都是装显卡驱动,一般CUDA11版本又需要版本号>450的显卡驱动;文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

在版本对应上,这位大佬的文章讲解得较为精简明了:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

以下记录我的安装过程,我的显卡是3050Laptop,电脑上自带NVIDIA GeForce Experimence,使用该软件我完成了诸多经验贴的第一步——安装/更新显卡驱动,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

可以看到,我的显卡驱动为531.61版本,足够高,理论上下载什么CUDA都可以,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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在这里我附上可以查找显卡更新驱动的链接,如果没有这个软件,可以通过这个网站装显卡驱动,GeForce 驱动程序。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

然后就是确定我到底可以安装什么版本的CUDA,而CUDA需要与cuDNN相对应,又需要与PyTorch适配,我首先进入了PyTorch的官网查看到最新的版本支持CUDA为11.7和11.8,PyTorch官网文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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又进入CUDA的历史版本中查看11.8和11.7是否都有,发现果然不是最新的CUDA版本, CUDA历代版本文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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又去看了cuDNN的版本支持cuDNN历代版本,发现还是有支持11与12代CUDA版本的,主要就是PyTorch版本拖后腿,于是我最终决定下载11.7版本的CUDA。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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CUDA下载步骤

决定下载11.7之后,我在上面发的CUDA的历代版本下载页里点击了11.7.1版本下载,有下图选项需要选择,我是win10系统,所以进行了如下选择,注意这里的VERSION指的是你的电脑操作系统版本,根据情况选,然后选择下载到本地。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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安装包下载好后,双击打开它,下图页面不建议更改路径,之后等待安装文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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中途一路默认,到这里,选择自定义安装文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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自定义安装中,我对照我显卡装完驱动后已有的程序取消了几个勾,一般应该只勾选第一个大项CUDA即可文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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下一步选择安装路径,我按照网上教程多新建了几个文件夹,路径如下供参考,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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结果发现我这里并没有网上教程中的CUDA Samples那一项,不过大部分装新版本CUDA的一般直接下一步了,应该应该影响不大。所以在更改路径后我也下一步了,据说11.6后就都没有了文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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下一步是让勾选vs什么的,不勾无法下一步,所以我勾好后下一步一路默认安装好了。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

然后可以验证一下是否成功安装,打开cmd,键入nvcc -V注意V要大写,否则你会和我一样心脏骤停。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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cuDNN下载步骤

既然CUDA安装了11.7.1,那么cnDNN只要选择相对应的版本即可,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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我这里选择了对应11.x的版本然后下载win版本,下载好后就是一个安装包,我们解压它,将里面的三个文件夹复制粘贴到刚刚安装CUDA的文件夹里,对我来说就是刚刚建的那好几个文件夹的地方。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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我的话是复制到下图这里。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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至此CUDA与cuDNN安装完成。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

PyTorch安装

什么是PyTorch

PyTorch 是一种用于构建深度学习模型的功能完备框架,是一种通常用于图像识别和语言处理等应用程序的机器学习。使用 Python 编写,因此对于大多数机器学习开发者而言,学习和使用起来相对简单。PyTorch 的独特之处在于,它完全支持 GPU,并且使用反向模式自动微分技术,因此可以动态修改计算图形。这使其成为快速实验和原型设计的常用选择。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

PyTorch安装

我首先看了我这次搭建深度学习环境的目的——yolov3对Python环境的要求,发现是大于3.7即可,那么我之前构建的3.8版本的py38环境可以用,所以决定就在这个环境中去装PyTorch了。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

打开cmd,还是进入py38环境。在命令行界面输入activate进入base环境,输入conda activate py38激活进入py38,文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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然后进入PyTorch官网,我这里已经提前看好了它的11.7版本,直接复制下面的指令代码到cmd中执行即可下载。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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之后会加载出来一个需要下载的包的list,并问你y/n,这时键入y并执行开始下载,下载界面只拍了照,没有截图,大概就是长这样,经过漫长的等待,下载好后会显示done。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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显示done之后,我们在py38环境中键入python,然后依次输入下面三条指令并执行,查看输出结果是否正常,我的结果如下图:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

import torch
print(torch. __version__)
torch.cuda. is_available()
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注意当最后一条指令返回True代表安装成功,且可以使用GPU。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

配置PyCharm

这一步骤是为了在PyCharm中可以使用PyTorch,我们打开刚刚下载的PyCharm,然后在刚刚下载时py38环境中建立的工程内写下这几行代码:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

然后run一下,输出结果为文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

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代表此时PyCharm可以使用PyTorch,网络上有的帖子这里仍旧需要配置环境变量,但是我这里就直接run出来了,如果有配置环境变量的需求可以参考这篇博客(需要配置环境点这里)。但感觉如果你和我相同的操作应该就没问题。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html


至此,深度学习的开发环境Anaconda+CUDA+cuDNN+PyTorch+PyCharm就已经搭建完成了,我要去学习跑yolo了,希望本篇对你有所帮助。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ai/42318.html

本文由ZYiPan编写
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