安装Pytorch

本篇安装方式只适用于X86的机器，不适用于ARM的Mac。

安装Anaconda

Anaconda是Python环境的一个管理工具，用它我们可以很容易地创建虚拟环境和下载Python库。这个玩意的缺点是空间占用比较离谱，多建几个环境就30G了。

先下载Anaconda。下面提供了清华源的链接，北京的同学下载应该会飞快，官网链接下载不代理太卡了。

Windows版本下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe

Mac版本下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-MacOSX-x86_64.pkg

Linux版本下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

Windows平台点开安装包就可以直接安装，位置可以根据自己电脑硬盘空间修改，至少要留出10到20G的空间。

Ubuntu直接bash xxxx.sh就可以安装到用户文件夹下。

给Anaconda换源

Anaconda本身的下载源比较慢，换源会快一点。我这里换的是北外源。

首先在开始菜单中找到Anaconda文件夹，选择Anaconda Prompt，点开。

输入 conda config --set show_channel_urls yes 命令生成配置文件。

然后在命令行中继续输入 explorer . 命令，跳转到用户文件夹。

找到.condarc文件，用任意文本编辑器打开，复制以下的文本进去，保存退出。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

新建Anaconda虚拟环境

请注意，我们不直接在base环境中安装pytorch，新建一个虚拟环境更便于进行管理和升级。

回到之前说到的Anaconda命令行。

输入 conda create -n pytorch python=3.8 安装Python环境，稍等一会输入y继续。

安装完成之后，输入 conda activate pytorch 进入虚拟环境。左边的括号内的名字就是环境的名字，请确认切换到pytorch这个名字的环境后再继续安装pytorch。

conda常用命令

这里列举一点我用得比较多的conda命令。

# 新建一个Pyhon版本为3.8的环境
conda create -n name_of_environment python=3.8

# 删除掉一个环境
conda remove -n name_of_environment –all

# 查看安装了的环境
conda info –envs

# 安装一个软件
conda install some_package

# 查看当前环境装了哪些软件
conda list

# 复制一个环境并重新命名（老环境不会删除）
conda create –name new_name –clone old_name

# 清理包缓存
conda clean -p

# 清理tar包缓存
conda clean -t

安装Pytorch

参考官网的安装指令。

X86的Mac电脑直接安装CPU版本，因为macOS很早就不支持CUDA了。n卡从macOS 12开始甚至都没显示驱动😅。

PC先确认自己的电脑是否有Nvidia的独立显卡，电脑左下角搜索任务管理器，切换到性能页面，然后滚动到最下面，查看自己的显卡型号。如果有Nvidia独立显卡，等会就可以安装CUDA版本的Pytorch。如果只有Intel或AMD的集成显卡，则直接安装CPU版本的Pytorch。如图所示，GPU：2是Nvidia的独立显卡，而GPU：1是CPU自带的集成显卡，满足安装GPU版本Pytorch的条件。

Linux通过lspci命令可以看是否有n卡。

CPU和CUDA两种安装方式中选一种安装。

安装CPU版本

在conda的cmd切换到pytorch环境的情况下，输入 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch 安装，输入y继续。

安装CUDA版本

首先下载cuda 11.5，然后安装，链接。

然后下载cudnn，这个需要自己注册一个Nvidia账号，链接。下载11.4版本的CUDNN，选择Windows平台。

下载完成后，把cudnn的文件拷贝到cuda安装路径下同名的路径下。比如bin文件夹就拷贝到CUDA安装路径下的bin文件夹；include下的文件拷贝到CUDA安装路径下的include，lib\x64拷贝到CUDA文件夹下的lib\x64文件夹。

然后重新打开一个命令行，输入 nvidia-smi 回车，检查是否安装。出现下面的界面则cuda安装成功。

然后我们终于可以回到anaconda prompt中，输入 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 回车安装，输入y继续。

安装Spyder

确认anaconda prompt已经切换到pytorch环境，输入 conda install spyder ，安装Spyder。Spyder可以很方便地运行Python程序，并查看变量和图。

在开始菜单中找到我们刚刚在pytorch环境中安装的Spyder，打开。

然后在右边的代码框中输入以下代码。

1
2
3

import torch
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(device)

然后点击左上角的绿色运行按钮，运行代码。

如果安装的CPU版本，则输入cpu，如果安装的GPU版本，则输出cuda。

安装其他常用库

炼丹还有几个常用库推荐安装，继续在conda prompt中运行下面的命令。

# 画图库matplotlib
conda install matplotlib

# 表格处理库pandas
conda install pandas