机器学习环境搭建
前言
个人笔记,记录框架和小问题,没有太详细记载。。
1、Anaconda安装
下载地址: Free Download | Anaconda (慢)
国内镜像:https://link.csdn.net/?target=http%3A%2F%2Fitcxy.xyz%2F241.html
下载完成后通过cmd输入conda -V和python检验是否成功
左下角开始菜单进入Anaconda控制台
切换源:
conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
换源后可以使用conda info命令查看当前的channel(也就是你的源)
常规操作:
1、创建虚拟环境:conda create -n 虚拟环境名 python==需要的版本
2、查看当前的conda有多少虚拟环境:conda info --envs
3、进入虚拟环境:conda activate 虚拟环境名
4、退出当前环境:deactivate 环境名
5、删除环境:conda remove -n 环境名 --all
6、安装环境包:pip或conda install 包名 -i 源(例清华源)
7、查看环境包:conda list
2、CUDA安装
需要NVIDIA显卡!!
查看NVIDIA显卡型号:右键此电脑->管理->设备管理器->显示适配器
判断自己需要什么版本的cuda:终端输入nvidia -smi

可以看到我们需要要cuda版本11,4及以下,版本向下兼容,但是不建议用最新的,因为不稳定。。所以我安装的10.2版本
官网链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载安装即可
环境变量:环境变量会自动配置好,如果没有,则需要自己配置。首先检查自己的环境变量中的系统变量有没有自动配置好:CUDA_PATH、CUDA_PATH_v10.2、NUMBER_OF_PROCESSORS、NVCUDASAMPLES_ROOT、NVCUDASAMPLES10_2_ROOT这几个环境,如果没有按照自己的路径添加上(我的自动添加了,不会的话百度)
检验安装是否成功:nvcc -v和set cuda,报错就是安装失败。。
3、cuDNN安装
官网链接: cuDNN Download | NVIDIA Developer
需要注册账号,挺简单的
1、cudnn版本要对应虚拟环境中已安装的cuda版本
2、下载好后的cudnn是一个文件夹,将这个文件夹的bin、include、lib复制到cuda文件夹,cudnn是对cuda的一个优化,只是替代一些文件。。
3、复制后,环境变量发生改变,变成这个了
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2
4、系统环境变量->path,我的改了是这样,按自己的来
D:\Coding\Cuda\bin
D:\Coding\Cuda\libnvvp
5、检验是否成功,进入D:\Coding\Cuda\extras\demo_suite(这是我的目录,根据自己来)
在此目录进入cmd,依次执行deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe


说明成功。。
4、pytorch(cpu)–太慢
国外下载:conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
镜像下载:conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly –c 镜像地址
出现done就是安装完成
检验安装是否成功:conda list查看有没有pytorch
5、pytorch(gpu)
上面我们已经看过自己的显卡驱动版本了,我的支持cuda到11.4
官网链接:https://pytorch.org/
找自己对应版本,如果没有,就去previous versions里找
有conda和pip两种下载方式,回到虚拟环境下载就行
检验安装是否成功:
python
import torch
torch.cuda.is_available()
出现true说明安装成功

6、版本对应(重要)
注意自己创建虚拟环境时候的python版本,我因为搞错版本耽误二十分钟。。建议使用python3.8
1、python和cuda

2、cuda和cudnn

3、pytorch和python

7、pycharm安装
好几年前安的了,贴个别人的链接:
https://blog.csdn.net/2302_79334848/article/details/132128699
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