【本文正在參與 AI.x社區(qū)AIGC創(chuàng)新先鋒者征文大賽】

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1.Miniconda安裝

Miniconda是一個(gè)輕量級(jí)的Python發(fā)行版，只包含最基本的內(nèi)容——Python、conda以及相關(guān)的必須依賴項(xiàng)。它適用于空間要求嚴(yán)格的用戶或只需要Python和Conda核心功能的用戶。

Miniconda由于其輕量級(jí)的特點(diǎn)，非常適合那些對(duì)存儲(chǔ)空間有嚴(yán)格限制的用戶，或者只需要使用Python和Conda核心功能的用戶。例如，進(jìn)行簡(jiǎn)單的包管理和環(huán)境管理時(shí)，Miniconda是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

在Miniconda官網(wǎng)下載，或者通過清華鏡像源（速度更快）：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

根據(jù)目前本機(jī)安裝的python版本，選擇對(duì)應(yīng)版本的安裝包。

下載完成后得到的是EXE文件，直接運(yùn)行即可進(jìn)入安裝過程。

安裝完成后，在計(jì)算機(jī)桌面依次單擊“開始”→“所有程序”→“Miniconda3”→“Miniconda Prompt(Miniconda3)”，打開Miniconda Prompt窗口，如果安裝正確，會(huì)打印出Python版本號(hào)以及控制符號(hào)。

2.Pycharm安裝

網(wǎng)上安裝說明類資源較多，此處不再贅述。

3.CUDA安裝

（1）電腦環(huán)境檢查

通過cmd輸入nvidia-smi，查看自己的驅(qū)動(dòng)版本、支持的CUDA版本。

（2）下載CUDA

訪問CUDA官網(wǎng)：?https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

依據(jù)上邊查到的系統(tǒng)顯卡驅(qū)動(dòng)版本和支持的CUDA版本選擇自己應(yīng)該安裝的CUDA toolkit，toolkit一定要選擇小于等于電腦支持的版本。

下載安裝包為exe程序，雙擊安裝。
安裝完成，重新打開cmd窗口，依次輸入以下代碼，測(cè)試是否安裝成功：
nvcc --version
set cuda
出現(xiàn)下圖，說明安裝成功：

4.PyTorch安裝

最好的方法是根據(jù)官方提供的安裝命令進(jìn)行安裝，具體參考官方文檔：

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

通過Ctrl+F進(jìn)行檢索，快速定位到需要的安裝命令。
網(wǎng)站上查不到CUDA 11.2對(duì)應(yīng)版本的TORCH，換用低版本CUDA 11.1也行——然后遇到了上圖中命令執(zhí)行后不成功的問題。

去官網(wǎng)直接找對(duì)應(yīng)版本的whl，下載。網(wǎng)速較慢，可能會(huì)花很多時(shí)間：
?https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

下載完成后，cmd命令行安裝：
pip install 存儲(chǔ)路徑/torch-1.10.2+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl

5.特殊情況處理

執(zhí)行上面的命令行后，出現(xiàn)了報(bào)錯(cuò)：這個(gè)whl is not a supported wheel on this platform：

查詢本機(jī)安裝的python版本，我安裝的是python 3.11，而目前安裝的torch是36（文件名稱中“cp36”），對(duì)應(yīng)版本是要用python3.6。

現(xiàn)在問題變成了要在當(dāng)前系統(tǒng)里安裝不同版本的python。要這么辦呢？之前安裝的miniconda就要發(fā)揮作用了！

運(yùn)行Anaconda Prompt程序（在開始菜單里可以找到），進(jìn)入命令行界面。

（1）查看可用python版本

conda search python

（2）創(chuàng)建一個(gè)新的環(huán)境，并指定python版本

conda create -n myenv pythnotallow=3.6

（3）激活新創(chuàng)建的python環(huán)境

conda activate myenv

（4）如果想切回之前的環(huán)境

conda deactivate

或者刪除不想要的環(huán)境

conda remove --name myenv --all

（5）在新環(huán)境中運(yùn)行之前的pip install命令，安裝torch

（6）安裝完成后的測(cè)試驗(yàn)證

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.current_device())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

出現(xiàn)下面的內(nèi)容，說明安裝成功：