2024年5月15日发(作者:)
morphoj安装教程
最近人工智能等多门课需要复现论文,近两年的论文很多都是
Pytorch环境,所以,这里总结一下Pytorch的安装教程,做
好最快、最简单、最好地完成安装。
本机环境
Win10+1050Ti+Python3.7
1、查看本机的CUDA版本
cmd命令行输入nvidia-smi,在第一行最右边可以看到CUDA
的版本号,我的版本是11.1
2、安装Pytroch
1、点击进入Pytorch官网
然后选择Get Started,就是如下界面
2、这里进行Pytorch版本的选择,首先我选择的是Stable稳
定版,然后OS是Windows系统,Package包就使用Conda,
Language肯定选Python,最后的Compute Platform就根据大
家的需求来定了。大家如果想在自己电脑(具有NVIDIA显
卡)上跑通代码,就选CUDA,如果不需要在自己电脑上跑
(在服务器上跑)或者没有独立显卡,就选CPU。
我们在第一步已经看过自己的NAVIDA的CUDA版本了,这里我
们一定要选择比自己版本低的CUDA。比如,像我的版本是
11.1,那么就只能选择10.2,因为11.3有点高了。同样道
理,基本上大家都能选择10.2。
3、安装下anaconda深度学习神器,没有安装的同学,请按照
这篇教程安装好anaconda,并创建一个python环境:
anaconda安装配置教程,python的版本根据你的需求而定,
这里我根据复现算法的需求环境,安装的是python3.7。
4、打开anaconda命令行,先激活需要安装Pytorch的
python环境(这里我将python环境命名为pytorch,环境名
称随意),复制第二步最下面那段命令行语句,然后回车执
行:
conda install pytorch torchvision torchaudio
cudatoolkit=10.2-c pytorch
5、可以看到将要安装的包里面有pytorch和cudatoolkit,
我们输入y确认,然后回车
6、下面就等待这些package安装成功,可以看到Pytorch还
是比较大的,所以耐心等待一下。如果下载过程中卡住的同
学,直接到torch镜像源下载安装包进行安装,效果相同。
7、安装完成后,会提示信息done。
8、输入pip list,查看我们的包是否被安装,这里可以看到
torch相关的包都安装了。
9、我们输入python进入下Python环境,然后输入import
torch,如果没有报错说明可以导入成功。
10、输入_available()查看torch是否可以使
用显卡,True就代表可以!
安装好Pytorch环境后,我们就可以来部署运行些深度学习算
法了,比如经典的Yolov5,Mask-RCNN、Swin Transformer
等,快去体验吧~
CUDA(Compute Unified Device Architecture),
是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™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。开发人员
可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,所编写出
的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运
行。
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