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安装MiniConda和Pytorch以及Cuda的笔记及心得

作者:一云烟雨 更新时间: 2022-07-21 编程语言

安装MiniConda和Pytorch以及Cuda的笔记及心得

  • 目录
    • 安装MiniConda
      • Conda的一些操作指令
    • 安装Pytorch
    • 安装Cuda

目录

结合自己的安装过程,记录一下遇到的问题及踩过的坑。

安装MiniConda

MiniConda是什么,与AnaConda有什么不同,以及安装MiniConda的过程主要参考:B站视频

安装选项翻译

Conda的一些操作指令

若在安装过程中,未选择将Conda加入环境变量,则以下命令行操作可以在AnaConda Prompt中执行。

  1. 查看当前虚拟环境有哪些
conda env list
  1. 创建名为env_name的虚拟环境(python版本根据需求进行选择,无特定需求的话稍微低一点)
conda create -n env_name python=3.6
  1. 激活名为env_name的虚拟环境
conda activate env_name
  1. 退出当前虚拟环境
conda deactivate
  1. 删除名为env_name的虚拟环境
conda remove --name env_name --all

安装Pytorch

现在大家都用镜像源下载Cuda对应的Pytorch,但换源下载后一定要利用以下指令【检查Pytorch是否为GPU版本】。参考此博客

conda list

如果安装失败或者安装的版本与设备不匹配,需要卸载后重新安装。

conda uninstall pytorch

安装Cuda

在安装完成后,利用以下指令测试Cuda是否安装成功时,仍可能打印False。

    print(torch.version.cuda)
    print(torch.backends.cudnn.version())
    print("gpu", torch.cuda.is_available())

其原因有可能为,对于既有集成显卡又有独立显卡的电脑,仍默认采用集成显卡,所以在安装完Cuda后,需要在NVIDIA控制面板中将首选图形处理器更改为【高性能NVIDIA处理器】,参考此博客

原文链接:https://blog.csdn.net/m0_49663564/article/details/125889670

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