搭建深度学习环境（Pytorch）

左手的ㄟ右手 2024-04-06 10:14 88阅读 0赞

**1** **配置****问题**

（1）.针对于电脑中配备有GPU，且有深度学习需求，搭建一个可用无污染的深度学习环境。

（2）.按照Anaconda3 + CUDA10.0 + CuDNN + Pytorch1.2 + Pycharm配置。

（3）.解决配置Pytorch中无法使用torchvision库的问题。

**2** **搭建过程**

（1）.安装Anaconda。按照自己电脑的需求下载，下载完成后，解压安装包，按照指示一步一步完成即可，检验安装是否成功，并创建一个虚拟环境用于之后的配置。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td># 创建虚拟环境：（在cmd终端输入）<br>conda create -n Pytorch_GPU python=3.7</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

![bf381943139ecf50dd3ab13b1dfe5921.png][]

（2）.安装CUDA10.0和cuDNN(必须与自己的Pytorch==1.2.0版本对应起来)

1.  .在官网找到合适的版本进行下载并进行安装。
2.  .找到安装的位置对cuDNN进行解压。  
    ![11e7f74043b18454d10f98ed81fa18b2.jpeg][]  
    ![0a6bada7fb87a606a23603f23a8dce69.png][]  
    （3）.安装Pytorch。
    
    1.  . 激活并进入Anaconda提前准备好的虚拟环境。

activate Pytorch\_GPU

2）.下载安装Pytorch。打开pytorch的官网，地址：https://pytorch.org/。

也可以去下载轮子（https://download.pytorch.org/whl/torch\_stable.html）

![a96d83e3edaf4597ad3a0b591927a4e1.png][]

![023d7ce379c5d4832709606e0ad5be28.png][]

（4）Pycharm和Anaconda连接。

1.  .设置相关环境，网上有很多教程。  
    ![2849f98742f0c5a6603d606cf935edf3.png][]
2.  .检测Pytorch配置成功。  
    ![a54e53bf453545a5371513335c0d50e3.png][]  
    (5).torchvision问题。  
    在导入torchvision的时候出现了报错，但是查询发现torchvision包在库里。  
    在网上百度找到问题的解决办法。  
    ![c21cf57d5f69c6e81f3dde632bed2c7f.png][]  
    找到报错路径C:\\Users\\Public\\Anaconda3\\Lib\\site-packages\\PIL，打开\_\_init\_\_.py文件，使用from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, \_\_version\_\_ 替换文件中from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance,PILLOW\_VERSION这句。
3.  **结语**

1.要注意各个软件版本之间的匹配问题。

2.最新版本的CUDA不再需要配置Cudnn进行加速了。

3.针对torchvision导入模块缺失问题，更改\_\_init\_\_.py文件的导入模块名，就可以使用了。

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