手把手教你从零开始配置PyTorch环境！纯干货！

手把手教你从零开始配置PyTorch环境！纯干货！

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_56195839/article/details/142930514

本文将手把手教你从零开始配置PyTorch深度学习环境，重点讲解如何根据主机选择合适的版本进行安装。文章面向拥有NVIDIA显卡的用户，将详细介绍Anaconda、CUDA、cuDNN和PyTorch的安装步骤，并提供一个MNIST手写数字识别的实战案例。

0. 前言

通过身边同学的反馈以及在网上浏览资料所见，配置Pytorch深度学习环境所遇到的大部分问题，都是版本不兼容的问题。所以在此文章中，我会着重说明根据不同的主机选择合适版本的安装方法。

为了更好地在文章中体现配置环境期间可能出现的问题，已将配置好的环境删除之后，重新安装一遍并编写的文章，放心使用！

本文章面向存在NVIDIA显卡（N卡）的主机，安装GPU版本的PyTorch。如果你的电脑中不存在N卡，请安装CPU版本的PyTorch。

判断电脑是否存在N卡（方法一）

1. 按下 Win + R 命令唤出运行对话框。
2. 在框中输入 cmd 唤出命令提示符。
3. 在命令提示符中输入 nvidia-smi 命令。
4. 如果显示如下图所示，则证明电脑中存在NVIDIA显卡。
5. 记住红色框中的内容，后面会考。

判断电脑是否存在N卡（方法二）

1. 在桌面右键点击NVIDIA控制面板。
2. 点击左下角的系统信息，查N卡信息。

1. Anaconda 安装

Anaconda 是一个强大的环境管理工具。通过conda，用户可以创建多个独立的虚拟环境，每个环境可以拥有不同版本的 Python 和库。通俗来讲，虚拟环境就好比工具箱，用户可以创建多个工具箱，工具箱1存放精密仪器工具，工具箱2存放日常生活工具，工具3…等等。

具体安装下载步骤可以移步至该博客Anaconda安装与配置

2. CUDA 和 cuDNN 安装

CUDA是 NVIDIA 提供的并行计算平台，旨在利用 GPU 的强大计算能力加速复杂的计算任务。cuDNN是基于 CUDA 的深度学习加速库，专门优化神经网络的计算操作，如卷积和池化，以提升模型训练和推理的效率。

2.1 CUDA安装

1. 打开[CUDA历史版本下载界面](CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer)，还记得在文章开头红色框中的 CUDA Version 吗，这个的值是你下载CUDA版本的最大值，下载的CUDA版本不能超过该值。
2. 我的主机显示 CUDA Version：12.5，意味着我下载的CUDA版本需要小于等于12.5
3. 选择好配置之后点击 Download 开始下载CUDA安装包
4. 临时解压目录，直接点击ok，解压完成后会跳转到以下界面。
5. 点击同意并继续，出现下面内容。
6. 精简：自动安装进电脑，默认是C盘，C盘容量够的话可以直接精简安装。
7. 自定义：我的笔记本本来就不大，所以就没有分区。但是我习惯性自定义存储位置。
8. 自定义安装可以使用以下步骤。自定义安装的路径是我根据默认路径，在新文件夹中创建的路径。在C盘目录下创建 chengxu>NVIDIA GPU Computing Toolkit>CUDA>v12.5 文件夹，

的意思为右边的文件夹在左边文件夹之中。

9. 勾选完成，点击NEXT进入安装。

10. 点击确定，安装完成。
11. 验证CUDA安装是否成功。在命令提示符端输入 nvcc --version，如果出现CUDA的版本信息，则证明安装成功。

2.2 cuDNN安装

1. 打开[cuDNN官方下载页面](cuDNN Archive | NVIDIA Developer)，由于我们的CUDA版本是 12.5 ,所以下载cuDNN时，需要下载对应的版本。
2. 下载压缩包时需要创建NVIDIA账户，直接用国内邮箱创建账户即可，创建完成之后可以下载cuDNN压缩包。
3. 下载完之后解压cuDNN文件，将文件中的三个 bin、include、lib 文件夹复制，打开刚才的CUDA安装文件夹，将这三个文件直接复制进去。

3. PyTorch 安装

3.1 创建虚拟环境

这里介绍一下如何创建虚拟环境以及一些基本操作，以便在后续针对不同的虚拟环境安装相应的库，从而避免库之间的冲突。

1. 查看已安装的Python版本号。在命令提示符中输入 python --version，我的版本号是3.11。
2. 创建虚拟环境。在命令提示符中输入 conda create --name 虚拟环境名称 python=3.11，在 Proceed ([y]/n)? 后输入 y 并回车，创建虚拟环境。
3. 图中红色框中的内容可以根据自己的想法和配置进行更改。
4. 查看虚拟环境。在命令提示符中输入 conda env list 查看所有的环境列表。
5. base：本地环境、默认环境。若不创建虚拟环境，所以的库将被安装在此环境中。
6. FirTest：虚拟环境。通过上面的命令创建的虚拟环境，用来存放Pytorch相关的库。
7. 应用虚拟环境。在命令提示符中输入 activate FirTest 命令，应用虚拟环境。
8. 当出现如下图所示的内容时，即表示已经应用虚拟环境FirTest，后续输入的命令会在该虚拟环境中被执行。
9. 查看虚拟环境中已存在的库。在对应的虚拟环境中，输入 conda list 命令，查看所有已存在的库。

3.2 安装 PyTorch

1. 打开[PyTorch历史版本下载](Previous PyTorch Versions | PyTorch)，咱们下载的CUDA版本是12.5，咱们需要找到12.5及以下的版本进行安装。
2. 复制绿色框中的代码，进入虚拟环境中，输入复制的命令回车，在 Proceed ([y]/n)? 后面输入 y 并回车，进行PyTorch的安装。

3.3 验证 PyTorch 安装

在命令行终端验证PyTorch，显示版本号则证明已经安装成功。

4. 深度学习初体验

4.1 在Pycharm中配置虚拟环境解释器

如果主机中未安装PyCharm，可以参考文章Pycharm安装及配置。

1. 在PyCharm中创建一个新项目
2. 配置python虚拟环境解释器。

3. 点击添加解释器
4. 选择已经安装完成的虚拟环境python编译器。切记！！一定要点击OK和apply，将设置应用。
5. 右键项目，创建一个 Python File 文件来编程程序。

4.2 应用—MNIST手写数字识别

# 1. 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 2. 设置训练设备：GPU 或 CPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 3. 数据集准备
# 使用 transforms 对数据进行标准化并转换为张量
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 标准化：均值为 0.1307，标准差为 0.3081
])

# 加载 MNIST 数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform, download=True)

# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)

# 4. 定义卷积神经网络（CNN）
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        # 定义卷积层，输入 1 个通道（灰度图像），输出 32 个通道，卷积核大小为 3x3
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25)
        self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5)
        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化层，池化核大小为 2x2
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)  # 将卷积层输出展平为 1D 向量
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

# 5. 初始化模型并设置优化器和损失函数
model = CNN().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 6. 训练模型
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
    model.train()  # 设置模型为训练模式
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
        output = model(data)  # 前向传播
        loss = criterion(output, target)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 优化参数
        if batch_idx % 100 == 0:
            print(f"Train Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(data)}/{len(train_loader.dataset)} "
                  f"({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\tLoss: {loss.item():.6f}")

# 7. 测试模型
def test(model, device, test_loader):
    model.eval()  # 设置模型为评估模式
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():  # 禁止梯度计算
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item()  # 计算损失
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)  # 获取预测值
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()  # 计算正确预测数量
    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)
    print(f"\nTest set: Average loss: {test_loss:.4f}, Accuracy: {correct}/{len(test_loader.dataset)} "
          f"({accuracy:.0f}%)\n")

# 8. 运行训练和测试
n_epochs = 5
for epoch in range(1, n_epochs + 1):
    train(model, device, train_loader, optimizer, epoch)
    test(model, device, test_loader)

# 训练结束后可以保存模型
torch.save(model.state_dict(), "mnist_cnn.pth")

• 程序运行中间结果输出。
• 查看GPU使用情况。还记得文章一开头的重点吗？

5. 总结

经过以上的步骤，你已经可以开始炼丹之旅了，望各位道友炼丹愉快！

本文章结合了许多大佬的配置文章，从零配置深度学习的环境，用作学习之余的记录。