上海工程建设安全协会网站,用word 做网站,中山网站建设如何,wordpress title这里写目录标题 起因发现选择安装cuda 11.1核对下自己的显卡是否支持下载该版本的CUDACUDA下载地址CUDA安装过程 在anaconda中创建一个虚拟环境1.以下是环境的配置过程2.查看虚拟环境列表3.激活虚拟环境 安装torch和torchtext包的过程1.输入下面这句代码#xff0c;就可以直接… 这里写目录标题 起因发现选择安装cuda 11.1核对下自己的显卡是否支持下载该版本的CUDACUDA下载地址CUDA安装过程 在anaconda中创建一个虚拟环境1.以下是环境的配置过程2.查看虚拟环境列表3.激活虚拟环境 安装torch和torchtext包的过程1.输入下面这句代码就可以直接安装torch和torchtext了2.推荐先换成国内镜像 安装pandasmatplotlib,seaborn,sklearn等包的命令语句总结用conda命令在anaconda prompt中安装会更方便 起因
原本的环境是cuda11.0 torch1.7.0但是在安装torchtext的时候发现没有对应windows版本的官网和清华镜像我都找了没有这个版本对应的torchtext0.8只有macos 和linux版本于是通过查询发现需要重新配置一个环境。 CUDA 11.0 pip install torch1.7.1cu110 torchvision0.8.2cu110 torchaudio0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
CUDA 11.0 pip install torch1.7.0cu110 torchvision0.8.0cu110 torchaudio0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
发现
发现为了安装torchtext0.9.0的我需要重新安装1.8.0的torch 要安装1.8的torch CUDA 10.2 conda install pytorch1.8.0 torchvision0.9.0 torchaudio0.8.0 cudatoolkit10.2 -c pytorch CUDA 11.1 conda install pytorch1.8.0 torchvision0.9.0 torchaudio0.8.0 cudatoolkit11.1 -c pytorch -c conda-forge
而安装torch1.8.0我就要安装cuda10.2或11.1
选择安装cuda 11.1
还得安装cudnn这个发现后来不需要安装连那个cuda toolkit11.1后来是系统帮我安装的
核对下自己的显卡是否支持下载该版本的CUDA
另外之前我的电脑已经安装过11.0的cuda了经过查询发现一台电脑是可以安装多个cuda的 可以打开NVIDA控制面板查看GPU显卡所支持的CUDA版本具体开始菜单 -》NVIDIA控制面板-》帮助-》系统信息-》组件-》nvidia.dll后面的cuda参数 那我就可以下载11.1的cuda
CUDA下载地址
cuda下载地址
CUDA安装过程
我把中间的安装路径给改了
在anaconda中创建一个虚拟环境
进入开始菜单找到anaconda prompt 输入下面的命令就可以创建一个虚拟环境了torchgpu1.8是我给虚拟环境起的名字
conda create --name torchgpu1.8 python3.71.以下是环境的配置过程 2.查看虚拟环境列表
conda env list3.激活虚拟环境
activate torchgpu1.8安装torch和torchtext包的过程
1.输入下面这句代码就可以直接安装torch和torchtext了
网站在这里可以查看安装命令、cuda和torch版本的对象。但是这样下载的缺点就是有点慢推荐先看第2步先添加镜像源
conda install torch1.8.0 torchtext0.9.0 cudatoolkit11.1 -c pytorch -c conda-forgetorchtext官网下载地址 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
cuda版本的torch包下载网址在这里 确实好大2.8GB
2.推荐先换成国内镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/再使用输入下面这个命令来安装
conda install pytorch1.8.0 torchtext0.9.0 torchaudio0.8.0 cudatoolkit11.1 -c pytorch -c conda-forge下面也是添加镜像源的命令
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清除 conda 镜像源
conda config --remove-key channels这将从 conda 配置中删除所有 channels镜像源。
还原为默认镜像源 如果你希望还原为默认的官方镜像源可以运行以下命令
conda config --remove-key channels
conda config --add channels defaults安装pandasmatplotlib,seaborn,sklearn等包的命令语句
conda install pandasconda install matplotlib
conda install seaborn
conda install scikit-learn
总结
用conda命令在anaconda prompt中安装会更方便
因为它会自动更新包的版本以适应要安装的包环境我之前都是手动下载再安装的捂脸另外使用pip 安装有的时候也会出现安装不成功的现象总之今天解锁了新的安装方式。如果使用这种安装方法还安装不成功很有可能是镜像或官网中就没有你要安装的包的版本。 另外可能会有一些逻辑不清晰的地方主要写这个笔记也是为了以后学习查看会更方便。大家看的话可以做一定的参考有不会的还是得多问问GPT. 还有在我安装配置的过程中通过询问GPT和查询相关发现只需要下载安装cudacuda的系统环境变量会自动帮我们配置好cudnn也不用安装对应的版本好像会自动安装的但我不太确定、cuda toolkit也不用安装这个是会自动安装的我看到了。还有Cuda安装我是使用的自定义安装的方式有需要的可以搜索查一查我就不放链接了
你可以使用 conda list 命令来查看已经在你的环境中安装的包。在命令行中执行以下命令
conda list
