conda环境安装配置
如果不使用图形化界面可以安装 miniconda ,要使用图形化UI界面可以安装完整的Anaconda
下载地址
- 官网地址下载
1 | https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe |
- 清华镜像下载
1 | https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ |
安装如果完成,确认一下安装是否成功。 conda –version
- 如果能显示版本说明已经正确安装
如果提示没有conda(手动配置一下环境变量)
按照这样配置miniconda到环境变量 D:\pinokio\bin\miniconda\condabin
我这里项目里面有miniconda ,我就不重复安装了,直接配置一下环境变量就能使用。
简单用法
1 | 使用conda创建虚拟环境、激活当前环境、安装项目依赖: |
测试cuda、torch是否生效
1 | import torch |
进入Python环境执行以上三行代码就能测试cuda、torch是否生效,Ctrl + Z 可以返回到环境虚拟环境。
关于Windows系统使用torch总结
我发现项目中的依赖写的不够清晰,比如这个
安装的时候,系统默认会安装CPU版本的,所以会找不到Cuda,环境安装会失败。
一般情况我们不要去修改项目的requirements.txt
1 | # 安装全部依赖 pip install -r requirements.txt 后,先试cuda是否生效,不生效卸载,按照下面的方式安装 |
离线安装
https://download.pytorch.org/whl/cu118
从这里下载我们期望安装的版本,注意这个版本要和你们的Python版本一致才行。
这里我推荐Windows用户使用Python3.10、CU118的组合。因为有的项目会使用 triton ,这个东西这里只有linux版本的,没有Windows版本,这个自己编译也很容易出错(也可能是我太菜,编译了好多次都没成功)。
从网上找到一个编译好的,使用的Python3.10可以使用。这个分享给大家。
triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
依赖安装使用pip install XXXX 一般会安装新版本的,很有可能和我们的torch版本不匹配,有一个办法可以让它自动选择一样的版本。
1 | conda activate ./venv |
这里我把torch-2.0.0+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl下载到本地来安装。
激活虚拟环境,先卸载可能不匹配的依赖项,我常遇到这几个 torch torchaudio torchvision xformers
先全部卸载,限制会有提示,直接输入 y ,安装的时候,前面指定了torch-2.0.0+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl ,后面跟着torchaudio torchvision xformers,就会自动安装合适的版本了。
全部安装完毕后,在测试一下cuda、torch是否生效。这样一通操作做可以解决项目环境的问题。
- 本文作者: Anderson
- 本文链接: http://nikolahuang.github.io/2024/08/13/从零开始训练一个神经网络之一:环境的搭建和准备/
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