这篇文章主要介绍“PyTorch环境配置及安装实例分析”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“PyTorch环境配置及安装实例分析”文章能帮助大家解决问题。开始菜单中打开Anaconda中的Anaconda Prompt，出现（base），即安装成功，如下：Anaconda可以很方便的管理我们我们的所有运行环境以及环境中的各种依赖包，主页面如下：输入因为我们之前说过，我们需要给每个项目配置一个python编辑器，所以environment_name（改成你自己指定的环境名，比如就叫environment_test）就是我们配置的这个项目对应的编译环境的名字，里面放入我们指定的python编辑器（这里我以python 3.7为例）。输入y，表示确认安装上述所需要的包。出现上图，环境中的python编辑器安装完成。当然现在我们还处于（base）环境，也就是Anaconda自带的基础环境，我们需要跳到我们刚刚创建的environment_test环境。执行conda activate environment_test，跳到environment_test编译环境中此时环境已经发生改变，输入pip list，可以看到目前环境中所有已经安装的包，但是没有我们想要的pytorch，需要我们自己安装。pytorch安装非常的人性化，我们只需要去pytorch官网，点击install，就可以看见下面这个界面：对于每一项的选择在这里做一下详细介绍：① Pytorch Build：建议选Stable稳定版② Your OS：根据你自己系统选择，这里我选Windows③ Package：因为我们已经安装Anaconda，所以在Anaconda Prompt环境下我们可以直接使用Conda方式进行安装，所以选Conda（大家其实最常用发应该是pip的方式，当然官网也提供这种方式，这里就不做过多介绍了）④ Language：Python⑤ CUDA：关于GPU的CUDA版本问题如何选择，打开cmd，输入nvidia-smi，可以看到CUDA的版本信息，这里选11.0。（没有英伟达显卡，或者显卡不支持CUDA或者就想用CPU运行的话直接选None就行）注意CUDA9.2以上版本支持的Driver Version不可以低于396.26，一般建议安装前先更新一下自己显卡的驱动，直接点更新，很方便。⑥ Run this Command：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch。注意：python 3.9 还需要在结尾增加-c=conda-forge可以看到里面包括pytorch，numpy等我们所需要的一些包，还是输入y，等待安装。⑦ 出现done，安装完成 证明pytorch安装成功，关闭当前Anaconda Prompt，并重新从开始菜单打开，并激活environment_test环境，在环境下打开python编辑页面。输入import torch，不报错证明pytorch包安装成功。输入torch.cuda.is_available()，显示True，证明cuda安装成功，可以使用GPU对pytorch中的张量、网络进行加速处理。若为False，此时pytorch只能用CPU运行。笔者在这里记录第一次安装时出现的一些问题，在这里记录一下~1. pytorch包安装不成功的话，建议按照提示更新一下conda版本（可能是你的Anaconda版本太老了，新安装的应该不会出现这个问题）2.‘nvidia-smi’ 不是内部或外部命令：解决方法如下windows下直接输入nvidia-smi显示不是内部或外部命令也不是可运行的程序把C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMI添加到path。再重新打开cmd窗口ok，解决啦~3. 环境中安装jupyter，报react404之类的错误：解决方法如下[W xx:xx:xx.xxx NotebookApp] 404 GET/static/components/react/react-dom.production.min.js (::1)jupyter notebook打不开问题描述在不知道conda了一些奇奇怪怪的安装包的时候，出现了jupyter 打不开的错误 错误代码为以下。[W xx:xx:xx.xxx NotebookApp] 404 GET/static/components/react/react-dom.production.min.js (::1)问题解决免费云主机域名方法在csdn某个博主上看的文章，忘记是谁了，cmd下输入一下这个就好了ok，解决啦~4. 上述的第5步证明pytorch安装成功，一定要关闭当前Anaconda Prompt，再重新打开激活环境，因为新安装完之后环境是未激活状态，这时候一些依赖包是不能被调用的5. torch.cuda.is_available()显示false的几个原因：① 未正确安装GPU，查看 任务管理器–性能，下面是否有你的显卡② CUDA9.2以上版本支持的Driver Version不可以低于396.26，一般建议安装前先更新一下自己显卡的驱动。不建议去英伟达官网更新，因为查询最新的驱动有很多，不知道会安装哪个。直接英伟达显卡设置管理软件中安装即可。③ 安装的CUDA版本不能高于显卡支持的CUDA版本。关于“PyTorch环境配置及安装实例分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注百云主机行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
本文小编为大家详细介绍“C语言入门代码实例分析”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“C语言入门代码实例分析”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。——代码的运行1只会从main函数开始执行，从上到下，逐行运行。2一个…
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