Windows深度学习环境配置

2023-12-15 09:29:50

Windows深度学习环境配置



前言

Ubuntu系统使用快速入门实践文章介绍了Ubuntu下深度学习环境的安装,本文作为补充,介绍Windows下深度学习环境的配置


1 CUDA和cuDNN

1.1 下载CUDA和cuDNN

官网安装文档:CUDA Installation Guide for Microsoft Windows

首先打开自己电脑上的NVIDIA控制面板,点击系统信息

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点击"组件",查看NVCUDA64.DLL这一行,显示的版本即为支持的CUDA最高版本

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安装CUDA前一定记得在官网查看一下驱动支持的CUDA版本!

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但此处由于cuDNN没有12.x对应的版本,所以选择了CUDA 11.8版本

CUDA下载

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根据自身情况选择对应的版本

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cuDNN下载

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1.2 安装CUDA和cuDNN

1.2.1 安装CUDA

下载完成后,右键以管理员身份运行CUDA安装程序

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点击OK

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等待安装

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点击继续,然后同意并继续

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选择自定义

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点击下一步

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默认路径,安装在C盘即可,占用空间不大,当然也可以修改安装文件夹

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等待完成

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点击下一步

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安装完成,点击关闭

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1.2.2 安装cuDNN

安装好后,打开下载好的cuDNN文件夹,发现里面有三个子文件夹

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将文件夹里面包含的的文件分别复制到C盘安装目录的对应文件夹里

此处具体路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

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复制bin文件夹的文件

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复制include文件夹的文件

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复制lib\x64文件夹的文件

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1.2.3 卸载

将带CUDA的几项卸载,卸载顺序任意,其他的NVDIA不动

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1.3 配置系统环境变量

右键点击此电脑,选择属性,然后点击高级系统设置

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点击环境变量

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检查是否有下列两个环境变量

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没有的话需要手动添加

在系统变量中选中Path,点击编辑

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新建两个环境变量,路径分别为

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp

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添加cuDNN环境变量

此处路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib\x64

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安装完成后,打开cmd或者Anaconda prompt ,输入命令

nvcc -V

如下所示即为安装成功

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2 Anaconda

2.1 安装

清华大学开源软件镜像站

Anaconda安装包:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

北京外国语大学开源软件镜像站

Anaconda安装包:https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/

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下载并安装Anaconda

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换个安装地址,其他就默认一路确定即可

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2.2 换源

2.2.1 conda换源

北外镜像

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes 
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

中科大镜像

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

恢复默认源

conda config --remove-key channels

2.2.2 pip换源

开个cmd,输入

先升级

python -m pip install --upgrade pip

北外:

pip config set global.index-url https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple

华为

pip config set global.index-url https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple

豆瓣:

pip config set global.index-url https://pypi.doubanio.com/simple

注意,如果你的源不是https的话,需要额外加一句

pip config set global.trusted-host https://pypi.doubanio.com/

然后就可以用pip install xxx 来安装了

注意用pip install xxx才会使用这个源

2.3 常用命令

参考:[Anaconda常用命令](https://www.cnblogs.com/blogs-jch/p/13820899.html)

(1)在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入

conda -V

检验是否安装以及当前conda的版本

(2)查看安装了哪些包。

conda list 

(3) 查看当前存在哪些虚拟环境

conda env list 
或 conda info -e
或 conda info --envs

(4)检查更新当前conda

conda update conda 

(5)创建python虚拟环境。

conda create -n your_env_name python=X.X

使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

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(6)克隆环境

conda create -n B --clone A

创建环境B来自A的克隆

(7)使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境

打开命令行输入

python --version

可以检查当前python的版本。

使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)

Linux

conda activate your_env_name

Windows

activate your_env_name

这时再使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的

注意

此时新建的环境会保存在C盘中,但Anaconda却并未安装在C盘中

解决办法:

解决新建Anconda虚拟环境总是安装在C盘的问题

(1)首先用如下命令查看conda的配置:

conda config --show

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上图可以看到,虚拟环境目录envs_dirs有3条,默认会先使用第一个目录

(2)之后在用户路径下修改.condarc文件
.condarc文件通常在C:\Users\用户名.condarc下,可以右键文件以记事本的方式打开

添加的配置信息如下

envs_dirs:
  - D:\Anaconda3\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Anaconda3\pkgs

修改后如下所示

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我们再用命令查看conda的配置,发现顺序已经发生了变化,大功告成!

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再新建环境时如下所示

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(8)对虚拟环境中安装额外的包。

使用命令conda install -n your_env_name [package]即可安装package到your_env_name

conda install -n your_env_name [package]

(9)关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)。

使用如下命令即可。

Linux: conda deactivate

conda deactivate

Windows: deactivate

deactivate

(10)删除虚拟环境。

使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all, 即可删除。

conconda remove -n your_env_name --all

(11)删除环境中的某个包。

使用命令conda remove --name your_env_name package_name 即可。

conda remove --name your_env_name package_name

(12)在ubuntu上卸载anaconda的步骤 :

(一)删除整个anaconda目录:

由于Anaconda的安装文件都包含在一个目录中,所以直接将该目录删除即可。

到包含整个anaconda目录的文件夹下,删除整个Anaconda目录

rm -rf anaconda 文件夹名

(二)建议清理下.bashrc中的Anaconda路径:
到根目录下,打开终端并输入:

sudo gedit ~/.bashrc

.bashrc文件末尾用#号注释掉之前添加的路径(或直接删除):

#export PATH=/home/luolingfeng/anaconda3/bin:$PATH

保存并关闭文件

使其立即生效,在终端执行:

source ~/.bashrc

3 安装GPU版pytorch

最好下载到本地进行安装的,也可以去pytorch官网根据命令然后在anaconda下载但容易中断出错,而且速度也很慢

3.1 不通过命令安装pytorch

在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找到与当前python对应的版本pytorch以及torchvision版本,下载到本地。

里面的文件是cpu开头的是 CPU 版本,cu开头的才是我们要下载的GPU版本

此处使用的是CUDA11.4,下载的torch版本如下

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下载的torchvison版本如下

在这里插入图片描述

这里可参考 torch 和 torchvision 的对应关系(官方Repo: vision),以免下错对应版本,这里我选择的torch版本是1.10.2,即对应torchvision为0.11.3,根据自己需求下载。

torchtorchvisionpython
main / nightlymain / nightly>=3.7.2, <=3.10
1.13.00.14.0>=3.7.2, <=3.10
1.12.00.13.0>=3.7, <=3.10
1.11.00.12.0>=3.7, <=3.10
1.10.20.11.3>=3.6, <=3.9
1.10.10.11.2>=3.6, <=3.9
1.10.00.11.1>=3.6, <=3.9
1.9.10.10.1>=3.6, <=3.9
1.9.00.10.0>=3.6, <=3.9
1.8.20.9.2>=3.6, <=3.9
1.8.10.9.1>=3.6, <=3.9
1.8.00.9.0>=3.6, <=3.9
1.7.10.8.2>=3.6, <=3.9
1.7.00.8.1>=3.6, <=3.8
1.7.00.8.0>=3.6, <=3.8
1.6.00.7.0>=3.6, <=3.8
1.5.10.6.1>=3.5, <=3.8
1.5.00.6.0>=3.5, <=3.8
1.4.00.5.0==2.7, >=3.5, <=3.8
1.3.10.4.2==2.7, >=3.5, <=3.7
1.3.00.4.1==2.7, >=3.5, <=3.7
1.2.00.4.0==2.7, >=3.5, <=3.7
1.1.00.3.0==2.7, >=3.5, <=3.7
<=1.0.10.2.2==2.7, >=3.5, <=3.7

在存放刚刚下载的whl文件的目录下打开命令窗口,执行命令进行安装

pip install xxx.whl

安装时会报错

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原因是python的版本不对

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此处下载的是3.9版本对应的torch,但是实际python版本为3.11.0

输入命令

conda install python==3.9

安装3.9版本的python,安装完成后如下所示

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3.2 命令行安装pytorch

进入官网后,点击 install previous versions of PyTorch,即可选择以前的版本

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然后选择想要的版本,复制命令

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(推荐)建议使用pip命令,比conda命令快不少

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由于此处我使用的是CUDA11.4,则实际选择的命令如下所示

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有时候会报下面的错误

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那就换成首页的命令

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打开Anaconda,并激活自己的环境,输入命令进行安装

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注意: 虚拟环境中的python版本最好在3.6-3.9之间,最好选择3.7、3.8或3.9,因为torch的安装有python的版本限制,太高太低均可能报错

安装过程中报如下错误

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即下载太慢,这时给pip换个源即可

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换完源后即可正常下载

到此pytorch安装完成,输入conda list命令查看已安装的包

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_37648371/article/details/135006192
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