【Pytorch 01】Pytorch 环境的配置及安装 及 一些非常零碎的细节

目录

1. 安装 Anoconda

2. 在电脑中任务管理器的性能选项卡中可以看到自己GPU的状态。

3. 在 Anoconda Prompt 中 执行：

4. 下载好package后，激活pytorch

5. 在pytorch上复制命令到 Anoconda Prompt 。

 6. 判断pytorch是否安装成功。

7. 在 pytorch 中安装jupter notebook

8. 在 jupter notebook 运行中用 shift + enter 执行语句。

9. 输入 nvidia-smi 可以查看驱动的版本。

9. PyCharm 中更改python的解释器为 conda 的 python.exe

10. PyCharm 控制台中可以使用dir()打开工具、help()查看函数的使用说明。

11. 打开 jupyter notebook 默认是去到 C盘，想要切换到D盘，可以执行：

12. PyCharm 中 shift + enter 可以直接跳到下一行。

13. 在 PyCharm 、PyCharm Console、jupyter notebook中运行代码的区别：

1. 安装 Anoconda

看下面这篇文章：

【计算机视觉 01】Yolo v5 安装步骤_要努力，努力，再努力的博客-CSDN博客1. 安装 AnocondaAnaconda | The World's Most Popular Data Science Platformhttps://www.anaconda.com/选好路径，然后一路next。能打开下面的界面证明安装成功！2. 安装环境① 打开 Anoconda Prompt 交互式界面② 为yolov5创建一个环境，执行：conda create -n Yolo python=3.7③ 进入 yolo 环境：conda activate...https://blog.csdn.net/weixin_42322991/article/details/124403690

2. 在电脑中任务管理器的性能选项卡中可以看到自己GPU的状态。

3. 在 Anoconda Prompt 中 执行：

conda create -n pytorch python=3.10

4. 下载好package后，激活pytorch

执行：conda activate pytorch 进入到pytorch环境

执行：pip list 可以看到下载的package，但此时并没有pytorch

5. 在pytorch上复制命令到 Anoconda Prompt 。

PyTorch An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/

 6. 判断pytorch是否安装成功。

import torch  # 如果没有报错就说明安装成功
torch.cuda.is_available()  ## 判断当前的gpu是否支持使用cuda

7. 在 pytorch 中安装jupter notebook

conda install nb_conda

结果：使用命令 conda install nb_conda 在pytorch环境下导入包时 Solving environment一直卡在那。

解决办法：使用命令： conda install -n pytorch ipykernel 导入ipykernel包可以解决问题。

 依旧不行  执行：pip install notebook

执行：jupyter notebook

成功！

8. 在 jupter notebook 运行中用 shift + enter 执行语句。

9. 输入 nvidia-smi 可以查看驱动的版本。

9. PyCharm 中更改python的解释器为 conda 的 python.exe

 

 

10. PyCharm 控制台中可以使用dir()打开工具、help()查看函数的使用说明。

控制台中输入代码，可以显示数据的内存信息。

 使用函数最好去掉括号。

 

11. 打开 jupyter notebook 默认是去到 C盘，想要切换到D盘，可以执行：

jupyter notebook D:

12. PyCharm 中 shift + enter 可以直接跳到下一行。

13. 在 PyCharm 、PyCharm Console、jupyter notebook中运行代码的区别：

PyCharm	PyCharm Console	jupyter notebook
代码是以块为一个整体运行的，python文件的块是所有行的代码	以每一行为块运行，可以查看数据内存信息。 shift + enter 插入其他语句	以任意行为块运行