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  • Windows 根据github上的环境需求,安装一个虚拟环境,安装cuda和torch


    比如我们在github上看到一个关于运行环境的需求

    Installation

    • xxx系统
    • Python 3.xxx 
    • CUDA 9.2
    • PyTorch 1.9.0
    • xxx
    • xxx

    最主要的就是cuda和torch,这两个会卡很多环境的安装。

    我们重新走一遍环境安装。

    首先创建一个虚拟环境

    1. conda create -n 环境名字 python=3.xxx
    2. activate 环境名字

    设置一个全局定义,清华源

    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    一般的库文件  xxx可以用国内源的形式非常快速下载

    比如

    1. pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorboardX
    2. pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xxx

    其次安装cuda和torch的版本,需要根据这个需求来,我看到需求是

    • CUDA 9.2
    • PyTorch 1.9.0

    建议看下自己cuda的版本

    1. 打开命令行cmd
    2. 输入
    3. nvidia-smi

    可以看到自己cuda版本是12.2,但是并没有luan用。根据12.2这个版本,找到相近的cuda 11.1也能用

    根据代码需求,我们在网站找到合适版本的代码。

    网站如下:Previous PyTorch Versions | PyTorch

    1. # CUDA 11.1
    2. pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

    但是“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”通过这个网站下载速度非常非常慢

    这时候我们需要通过链接外网形式,不用国内源

    pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html     (需要梯子)

    就这样完成对所有所需库文件的安装!!!

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/me211yjs/article/details/139969738
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