Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-04-29）

• 安装流程
• 1.安装Anaconda
• • 装完之后
• 2.创建pytorch环境
• 3.检查显卡（NVIDIA显卡）（AMD显卡可跳过）
• 4.配置阿里云镜像源
• • 进入base环境，键入命令
• 5.安装pytorch
• 6.测试
• • 我遇到的错误
  • • 1.下载问题
    • • 解决办法
    • 2.版本问题
    • • 解决办法
      • 安装方法
• 7.CUDA核心
• • NVIDIA显卡成功图
  • 其他显卡安装成功图

安装流程

安装Anaconda
2.创建机器学习环境
3.检查显卡，更新驱动
4.配置阿里云镜像源
5.安装pytorch
6.测试
7.CUDA核心

1.安装Anaconda

https://www.anaconda.com/download/

直接默认下一步即可

装完之后

按win在“所有应用”中找到Anaconda Prompt

出现（base）表示成功

2.创建pytorch环境

这里面输入python可以看到安装的Python版本号，我的是python3.10然后输入exit()回车就好。

创建pytorch虚拟环境，pytorch是环境变量的名字，python=3.10即是之前自己系统python版本。(注意这里的python版本要和自己的版本相同，我的是python3.10)
conda create -n pytorch python=3.10

到这里按y即可

出现这个界面就表示成功了

我们输入activate pytorch（pytorch是你定义的这个环境的名字），左边的环境就从base（基本环境），变成了pytorch环境。

3.检查显卡（NVIDIA显卡）（AMD显卡可跳过）

选择自己的显卡型号（如果有英伟达显卡的话，AMD的显卡不可以实用cuda核心训练，如果是AMD显卡直接用CPU训练就行）

4.配置阿里云镜像源

默认是Anconda国外镜像源，换国内的镜像源下载速度快。

进入base环境，键入命令

conda config --set show_channel_urls yes

在用户文件中找到这里 并用记事本打开

用记事本打开并输入阿里云镜像源

channels:  - defaultsshow_channel_urls: truedefault_channels:  - Http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2custom_channels:  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

ctrl + s保存即可

在Anaconda prompt 命令窗口运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。然后输入y。

5.安装pytorch

进入网页会自动跳转到对应的系统复制（Run this Command）命令安装即可。

这个是我的版本对应的命令。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

进入pytorch环境（注意是pytorch环境，不是base环境）

等待安装即可

输入y

如果中间窗口停止或者终止，重复步骤5（一定要记得清除索引conda clean -i）

6.测试

等全部装好之后输入python
然后输入import torch
如果不报错说明没有问题

我遇到的错误

1.下载问题

由于网速较慢经常终止，再次重新下载时会遇到这种情况

During handling of the above exception, another exception occurred:Traceback (most recent call last):  File "C:\Users\MYSTE\anaconda3\lib\site-packages\conda\auxlib\logz.py", line 165, in stringify    requests_models_Response_builder(builder, obj)  File "C:\Users\MYSTE\anaconda3\lib\site-packages\conda\auxlib\logz.py", line 141, in requests_models_Response_builder    resp = response_object.JSON()  File "C:\Users\MYSTE\anaconda3\lib\site-packages\requests\models.py", line 975, in json    raise RequestsJSONDecodeError(e.msg, e.doc, e.pos)requests.exceptions.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

错误原因:之前下载中断，导致索引关系发生错误

解决办法

在pytorch虚拟环境下输入命令

conda clean -i

然后按y即可取消索引重新下载pytorch包
即重新键入

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

我的已经装好了，界面是这样的

能够import torch不报错即可

2.版本问题

如果没有NIVIDA的GPU但是下载的确实GPU版本则会报错导入torch失败

报错显示如下：
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: nvidia/win-64::cuda-cupti-11.8.87-0, nvidia/win-64::cuda-nvtx-11.8.86-0
path: ‘metadata_conda_debug.yaml’

解决办法

如果是AMD或者Intel显卡或者集成显卡可以直接用CPU版本

我的是:
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装方法

先解除索引

输入命令即可
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装成功

7.CUDA核心

NVIDIA显卡成功图

其他显卡安装成功图

来源地址：https://blog.csdn.net/qq_45057249/article/details/130438318