Pytorch环境搭建(Anaconda+Pycharm,清华镜像源)
Pytorch环境搭建(Anaconda+Pycharm,清华镜像源)
1. 安装anaconda
前往Anaconda官网下载个人版
2. 添加清华镜像源
由于pytorch的服务器在国外,直连下载的话很慢,所以选用清华镜像源下载
- 点击开始菜单,进入Anaconda Prompt命令行
- 在命令行中输入以下命令
# 添加清华镜像 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/ # 添加pytorch镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # for legacy win-64 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/ conda config --set show_channel_urls yes
3. 创建新的conda虚拟环境
conda create --name pytorch python=3.7 # 激活 进入新环境 activate pytorch
4. 安装Pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
这里比官网的命令少了一个-c pytorch
主要是因为-c pytorch
表示指定使用pytorch channel,这个服务器位于国外,下载速度很慢,使用刚刚添加进default channel的清华镜像源可以得到一个较快的下载速度
验证是否安装成功在当前环境下输入命令
python import torch import torchvision
5. 配置Pycharm
5.1 安装Pycharm
前往Pycharm官网下载社区版,然后安装
5.2 设置Python Interpreter
在新建project界面或是在主界面菜单File->Setting->Python Interpreter
设置Interpreter解释器,选择Existing Interpreter 已存在的解释器
点击三个点的按钮去选择解释器的路径
选择Conda Environment,设置解释器路径
选择Anaconda->envs->pytorch(刚刚创建的conda虚拟环境)->python.exe作为解释器
Pytorch在Pycharm的环境就搭建完成了
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