从零开始安装pytorch,并在pycharm中使用

从零开始安装pytorch,并在pycharm中使用pytorch安装与使用步骤简述anaconda下载与安装anaconda环境配置anaconda安装pytorch包pycharm运行pytorch环境理解环境步骤简述pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具,pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外,安装的anaconda自带Python,因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。最后anaconda为我们提供了运行环境,为了编写程序的方便,我们还需要一款

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pytorch安装与使用从零开始安装pytorch,并在pycharm中使用

步骤简述

pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具,pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外,安装的anaconda自带Python,因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。
最后anaconda为我们提供了运行环境,为了编写程序的方便,我们还需要一款编辑器,这里推荐使用pycharm。从安装anaconda到在pycharm中写代码,可分为三步进行:

  1. 下载anaconda并为其配置环境
  2. 通过anaconda下载pytorch的包
  3. 下载pycharm,并为程序配置环境

anaconda下载与安装

下载annaconda,可以直接从官网下载,但下载速度比较慢,大概花了三个小时才下载完成。加速下载的办法有:

anaconda环境配置

打开系统属性。win10的系统属性可以通过:设置->关于->高级系统设置打开
高级系统设置在右侧相关设置中

之后按照“系统属性-高级-环境变量-user的用户变量-选择Path-编辑”依次打开。
在这里插入图片描述

点击新建,依次加入下面这三个路径:
D:\Anaconda
D:\Anaconda\Scripts
D:\Anaconda\Library\bin
这里D:\Anaconda是我的安装位置,换成自己的安装位置即可。

路径添加好后需要检验是否安装成功:
运行cmd程序:
输入Python:
在这里插入图片描述
我的出现了warning,后续再说处理warning的办法,这里暂且不管。
接下来输入exit()退出python:
在这里插入图片描述
最后输入conda,出现图示则没有问题:
在这里插入图片描述
至此,anaconda的安装就完成了。
最后再说一下解决warning的问题:
在最开始的界面(可以退出重进cmd),先激活conda环境:
在这里插入图片描述

激活后,前面会出现(base)的字样,表示进入了该环境,此时再输入python,就不再有warning出现。
在这里插入图片描述

anaconda安装pytorch包

可以找到应用程序Anaconda prompt,点击进入。或者按照上一步中先打开cmd命令行,然后输入conda activate激活conda环境,两种方法是一样的。
在命令行输入:

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
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

使用清华的镜像,不然下载速度会很慢,有时清华的镜像会关闭,这就需要找其他的镜像源,比如中科大的。

接下来创建环境pytorch,使用Python版本是3.8

conda create -n pytorch python=3.8

输入:

conda info –envs

可以查看环境是否创建成功,此时可以看到base和pytorch两个环境。base是基础环境,pytorch是刚刚创建的环境。
输入`

activate pytorch

激活pytorch环境,我们要在这个环境里安装Pytorch的包(我后面的出错就是忽略了这一步)

最后在官网上找到并选择自己的安装代码:
在这里插入图片描述
CUDA可以使用GPU加速,如果电脑没有配备NVIDA的显卡就选择None就好了。最后一行的代码就是安装命令。值得注意的是需要去掉后面的-c pytorch,不然就会按照默认源进行下载,之前配置的镜像源就没用了。
也就是说,运行命令

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

会按照默认源下载pytorch包,速度可能会慢,为了使用之前配置好的国内镜像源,应当运行命令

conda install pytorch torchvision cpuonly

在给出提示后,输入y进行安装,安装完成后显示done。
安装完成需测试是否安装成功,测试方法为:
(1)激活pytorch:activate pytorch

(2)进入python:python

(3)测试numpy:import numpy

(4)测试pytorch:import torch

如果以上步骤都没问题,那么安装成功。
这里我在第三四步遇到问题,提示没有numpy和torch模块。
后测试发现,可能是操作有步骤失误,最终pytorch的包安装在了base环境中。
输入deactivate,退出pytorch环境,重新进入base环境中(当前处于什么环境看前面括号内的标识即可),再次测试前面的命令都可通过,说明pytorch包成功安装在了base环境中。
如有需要,我们可以按照上述步骤激活pytorch环境,再在pytorch环境中安装pytorch包。

pycharm运行pytorch环境

如果是初次安装pycharm,那么安装完成后新建项目:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
选择左侧的conda环境,会自动定位到已安装的python解释器。
如果是已经安装了pycharm,点击File->Setting,进入界面
在这里插入图片描述
点击右上角的小齿轮,选择add,
在这里插入图片描述
选择conda环境——已有环境,确认即可。

至此,我们就可以在pycharm中使用pytorch包,写出优美的代码了。

理解环境

在上面的步骤中,我们输入了那么多的命令,配置的环境到底有什么意义。参考下面这篇文章,可以有更好的理解:
Anaconda完全入门指南

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