1. 下载anaconda
anaconda原来可以在清华源或者中科大源下载,现在可能是由于版权问题,需要去官网下载。
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe
这是当前最新版本,可以通过搜索获取。
这里有一个技巧是直接下载速度很慢,只有几十kb/s,可以将下载链接放到迅雷,可以达到10MB/S。
2. 安装anaconda
默认安装就可以。
建议不安装在C盘,因为后面创建多个环境,很占空间。
3. 修改conda源
(1)为了避免之前的源混乱,先清理一下当前源,恢复为默认源。
conda config --remove-key channels
(2)设置清华源
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
这个三个源排名又先后,我在这上面折腾了一个晚上。
上面最下面的源将会出现在最终的最上面,也就是优先级最高。
这个很重要,比如如果将第二个设置为优先级最高,将会安装成cpu版本的。
(3)并设置搜索时显示通道地址:
conda config --set show_channel_urls yes
4. 安装cuda和cudnn
(1)安装对应版本的cuda,版本很多,以在nvidia官网为准,我这里下载的是10.2版本
(2)安装cudnn
这个需要在官网下载,需要注册nvidia账号。
下载后安装,安装的方法就是将下载的cudnn,全部复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2下,替换就可以。
复制完后,在命令行中运行 nvcc --version,能看到版本就说明成功了。
这时候,可以测试一下自己的显卡是否支持,使用自带的带宽测试
5. 在conda中创建torch虚拟环境
conda create -n torch
conda activate torch
6. 在虚拟环境中安装pytorch
以pytorch官网安装方法为准,网上其他很多方法都有问题。
下面是官方方法,但是该方法会强制去官方源下载,速度很慢,可以简单删除后面的选项。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
注意:用下面的方法,不用上面的方法。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2