Pytorch安装,一把辛酸泪!

最近要用Pytorch,需要在自己的电脑和公司的电脑上都安装一下。
自己的电脑用的是python自带的pip安装方法,用下载的whl文件很快装好了(whl文件网址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)。遇到的问题主要是将pytorch安装在了base环境中,pycharm的虚拟环境还是没有。
① 用之前的复制粘贴库的方法:此时base环境中的库已经很多了,不太方便直接复制粘贴我想要的库;
② pycharm中直接下载:不明原因一直出错。
关于这个问题,我的另一篇博文中pycharm虚拟环境安装numpy有提到。但是numpy还是比较简单,想来当时的处理方法还是不够妥当。
所以我干脆新建了project,用已经存在的base环境,简单粗暴地跑通程序(当然这不是长久之计)。关于pycharm虚拟环境的感受和理解,我在另一篇博文中会提到。
公司的电脑就麻烦多了。因为保密的原因,公司的网络代理会阻挡很多东西,下载网速也比较慢。比如我还想用pip install whl文件,就一直提示我版本不对应。但是我已经查过了pytorch和torvision的版本,是对应的。pip直接安装网速更是慢,所以我下载了Anaconda,然后不得不说conda真香。虽然中间也有各种网络问题。。。


目录如下:(一已经OK的小伙伴可以直接看二)

一、Anaconda的安装、创建虚拟环境、pycharm配置虚拟环境

二、conda方法下载pytorch

三、一把辛酸泪


一、Anaconda的安装、创建虚拟环境、pycharm配置虚拟环境

第一步,下载Anaconda

下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual
选择适合自己的版本:Pytorch安装,一把辛酸泪!
然后就是next、I agree之类的按钮,中间要勾选对勾的时候需要注意一下,比如有添加环境变量、选择安装位置、如果没有编译器还会让你下载VScode等等,这些都按自己的需求来选择。

第二步,配置环境变量

把anaconda的安装目录的Scripts文件夹路径,添加到“控制面板系统和安全系统高级系统设置环境变量用户变量PATH”。这个路径因人而异,比如我的是‘C:ProgramDataAnaconda3Scripts’。如果你是默认地址下载的,那么位置应该和这个差不多。

我们如何看环境变量添加成功还是失败呢?你可以以管理员的身份运行cmd命令行,在里面输入conda --version,如果像下图一样出来了他的版本,那就说明成功了。
Pytorch安装,一把辛酸泪!

第三步,创建虚拟环境

一般做项目都要用虚拟环境的,我们可以先看一下现在conda都有哪些环境,用conda env list的命令,出现如下:
Pytorch安装,一把辛酸泪!
因为我之前创建了名字为‘model_simulation’的虚拟环境,所以这里显示有两个。如果你还没有创建虚拟环境,那么这里应该显示的只有base。后面那个星星就代表你现在所处的环境。

然后我们要创建自己做项目的虚拟环境,命令conda create -n virenv_name python=3.X,或者conda create --name virenv_name python=3.X(这种命令行,一般–英文全称=-首字母)。当然virenv_name就是这个虚拟环境的名字,后面的3.X就是python的版本号。比如我建立一个名字为my_env的虚拟环境,如下:
Pytorch安装,一把辛酸泪!
我们当然要输入y。完成之后你可以再conda env list看一下,应该就有刚刚新建的虚拟环境了。然后切换到这个虚拟环境中去,命令为activate env_name,然后你就会发现你的命令行前面多了一个括号,括号里是这个环境的名字。(博主在这里本来想做示范,创建一个名字为my_env的虚拟环境,但是中间又有不明原因报错了,所以先用我之前的环境model_simulation
Pytorch安装,一把辛酸泪!
PS: 中间有一部创建新的虚拟环境的时候可能一直报错(我之前有过这个问题),然后在GitHub上查到了解决方法,是DLL文件的缺失问题。如果有相同问题的小伙伴可以看看这个网站https://github.com/conda/conda/issues/9746

第四步,在虚拟环境中安装需要的包

新建的环境很干净,里面几乎没什么包,我们要自己下载。你可以conda list看看现在有哪些包,也可以python,进入python解释器,然后import numpy之类的,没有包的话会报错。那我们先退出来exit(),用conda安装包。命令为conda install 包的名字。成功之后再进python解释器中import,如果出现下面这种情况(即什么也没出现),就说明我们在这个虚拟环境中成功安装了numpy。
Pytorch安装,一把辛酸泪!
第五步,pycharm安装虚拟环境

pycharm创建新的project的时候,它会让你选择用什么环境。这个时候你要选择conda中我们刚刚创建的那个虚拟环境。或者对于以前的project,我们也可以在‘File-Settings…-Python Interpreter’中去选择conda环境。如下图:
Pytorch安装,一把辛酸泪!
点击齿轮,点击‘Add’。
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点击‘conda environment’,在‘Location’中添加刚刚创建的虚拟环境的路径,下面的东西他都会帮你填好,我们只需要点击‘OK’就行了。这样pycharm中的环境就用conda配置好了。如果你要增加包conda install 包的名字或者卸载包conda uninstall 包的名字就可以之间以管理员身份进入命令行,然后activate 虚拟环境的名字再操作就可以了,很方便。
虚拟环境的配置是我认为conda比直接用下载的python方便的一个地方。

二、conda方法下载pytorch

方法一:
去官方网站https://pytorch.org/
Pytorch安装,一把辛酸泪!
选择你的系统、安装方式等等。下面的CUDA针对于GPU,要看看你的电脑有没有GPU需要看独立显卡,这个方法可以自行百度。博主没有GPU,所以选择以上配置。我们可以看到下面的‘Run this Command’后面有一串命令行,所以我们只需要在刚刚命令行的虚拟环境中粘贴上这句话就可以了。

看着是不是很简单?然而这个过程会很慢很慢,很可能中途终止掉。所以我们可以更改镜像源,比如用清华的镜像源,这个方法相信大家应该很熟悉了。
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 --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
(想当初刚用Python这些都不懂,现在已经是很平常的事情了。所以多做多错,多错多懂!)

然后我们再输入之前的命令行,但要注意,把后面的-c pytorch去掉,因为他是指定下载源的,优先级会高于刚刚添加的清华镜像源,所以一定要去掉,否则他还是在尝试用方法的渠道下载pytorch。

如果你电脑连接的网络没有很保密,网速还可以,那么这次就可以成功了。(博主用公司电脑处处受限制,中间真的尝试了各种换代理,换源,用了一整天时间,心力交瘁。)

方法二:
用whl文件。网址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Pytorch安装,一把辛酸泪!
这里值得注意的是pytorch和torchvision的版本要对应上了,当然你也要注意cp后面的数字代表python的版本(如果你创建虚拟环境是3.8,那么3.7的torch是安装不上的)、也要注意操作系统和位数,这个做过类似操作的小伙伴应该都比较熟悉了。

下载好之后,在命令行中(仍处于虚拟环境中)输入pip install whl文件的位置+whl文件的名称,然后就可以了。下面附上版本对应信息:
Pytorch安装,一把辛酸泪!
这里还有一个问题是,假如已经安装好了pytorch,但是torchvision没有安装,那么我怎么看已经有的pytorch的版本?那就是之前我们用过的conda list里面就可以看到,然后对应就行了。我下载的pytorch是1.7.1,torchvision是0.8.0。

注意:
方法一可以直接把两个都下载好,但是方法二是要分开下载的。

两个方法都可以,下载好之后,我们检查一下。那就还是python进入解释器,import torch没有错误,import torchvision没有错误,就算我们下载好了。就可以在这个虚拟环境下跑程序啦。
Pytorch安装,一把辛酸泪!

三、一把辛酸泪

这中间报了太多错误,各种问题。总而言之还是网络问题吧,公司电脑因为保密,要麻烦很多。

跑程序的时候我还出了这个问题:
Pytorch安装,一把辛酸泪!
他说那个东西没有下载安装,那我们安装就好了。网址在后面也写了。下到哪里都可以,也不需要重启,直接关闭即可Pytorch安装,一把辛酸泪!
然后再去跑程序就没问题了。

一个重要感受就是,多看报错信息,多看网络上其他人的经验贴。多搜多查多问,大不了全部重新开始。

小伙伴在具体实施的时候,可能还会遇到别的问题,多查多看报错信息,有问题可以交流。
人生苦短,我用Python~

匿名

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