Python Pytorch开发环境搭建（Windows和Ubuntu）

Python Pytorch开发环境搭建（Windows和Ubuntu）

目录

Pytorch开发环境搭建

1. 安装cuda cudnn

(1)Windows安装方法

(2)Ubuntu18.04安装方法

2. 安装Python(推荐使用Anaconda)

(1)Windows安装方法

(2)Ubuntu18.04安装方法

3. Pytorch安装

4. 安装项目依赖包

5. 常见的错误

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深度学习模型算法比较复杂，如果使用CPU计算，速度会很慢，因而需要使用GPU进行并行计算加速 。深度学习框架，如Pytorch，TensorFlow都支持GPU训练，使用GPU设备需要显卡的支持，比如常见1080显卡，2070显卡等，同时需要安装对应的显卡驱动，以及CUDA和cuDNN库。CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型，它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。而cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库,是一个用于深层神经网络的GPU加速库。 

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129163343 

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1. 安装cuda cudnn

(1)Windows安装方法

• 参考安装教程：Windows10系统下CUDA和cuDNN安装教程

(2)Ubuntu18.04安装方法

• 参考安装教程：ubuntu18.04安装cuda和cudnn

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2. 安装Python(推荐使用Anaconda)

(1)Windows安装方法

• 参考安装教程：Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）

• conda使用教程：Windows中Conda 创建和使用虚拟环境

(2)Ubuntu18.04安装方法

• 参考安装教程：ubuntu 18.04 安装conda环境 及 创建虚拟环境

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3. Pytorch安装

PyTorch是基于Torch的开源Python机器学习库

• 官网：https://pytorch.org/
• 安装：Previous PyTorch Versions | PyTorch

请选择自己的版本进行安装，比如如果你安装cuda=11.0,那么则安装对应的版本torch

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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4. 安装项目依赖包

项目python依赖包，Windows和Ubuntu安装方法一致；一般项目都自带requirements.txt文件，里面包含了项目开发所需要的python依赖包已经对应的版本号，比如下图第一个依赖包numpy==1.18.5，说明项目使用了numpy库，对应的版本是1.16.3，你可选择使用pip安装对应的版本：

pip install numpy==1.18.5

# 或者

pip install numpy==1.18.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

其中-i后面的网址，表示安装包的下载地址，国内pip安装速度慢，可以使用-i指定镜像源，加快安装速度

其他安装包也可以用pip一个一个的安装，或者直接安装所有依赖包：

pip install -r requirements.txt

PS：一般依赖包是向下兼容的，只需要安装比requirements版本号大于或者等于的版本即可 

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5. 常见的错误

• Windows环境中，项目不要出现中文路径，否则会出现opencv读取图片异常的问题
• 注意Windows和Linux的路径的分隔符

Windows路径分割符：【\】或者【//】 ,在python中某些库也可以使用【/】

Linux(Ubuntu)路径分割符号：【/】

• 如果出现“No module named ***”的错误，请使用pip install *** 即可,例如出现下面的错误

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'basetrainer'

请使用pip安装：

pip install basetrainer -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

其中-i后面的网址，表示安装包的下载地址，国内pip安装速度慢，可以使用-i指定镜像源，加快安装速度