windows10+anaconda+cuda9.2+cudnn7+pytorch+tensorflow

怼烎@ 2023-03-04 13:29 75阅读 0赞

除了pytorch，其他的安装教程参考：[https://www.cnblogs.com/yang520ming/p/10677110.html][https_www.cnblogs.com_yang520ming_p_10677110.html]

一、 **anaconda****的安装**

1. anaconda官网：https://www.anaconda.com/distribution/   根据自己的需要下载anaconda版本，并安装

（1）点击安装包安装,点击next

![format_png][]

（2）选择I Agree

![format_png 1][]

（3）这里选择anaconda是对于当前用户还是所有用户(别人安装的是对于所有用户，我是安装just me，目前没有感觉到有啥区别)，Next

![format_png 2][]

（4）选择安装的路径(默认路径就好)，Next

![format_png 3][]

（5）这里切记勾选add anaconda to mypath自动配置环境变量不然自己配置环境变量麻烦，选择install

![format_png 4][]

（6）next

![format_png 5][]

（7）然后后面选择skip

![format_png 6][]

（8）最后选择finish

![format_png 7][]

（9）最后验证anaconda

**win+r** 输入 **cmd** 然后输入**python**

![format_png 8][]

2. 更换pip的镜像地址，提升包的安装速度

第一步，打开cmd

第二步：cmd中执行

conda config --set show_channel_urls yes

第三步：进入C:\\Users\\Administrator（这里的Administrator可以是你的用户名）

第四步：记事本方式打开.condarc文件

第五步：将文件内容修改为以下

channels:
      - defaults
    show_channel_urls: true
    channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

3. anaconda3中创建python2环境

(1)  在cmd中输入

conda create -n py27 python=2.7

（py27是指你创建的虚拟环境的名字，python=2.7是指python的版本）

(2)  激活python2的环境

activate py27

此时python2中只有原始的包，在python2中安装anaconda的包

Conda install anaconda

最后pip list一下查看安装的包

**二、CUDA的安装**

1.（1）查看自己N卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板，选择系统信息

![format_png 9][]

（2）系统信息中选择组件

![format_png 10][]

（3）查看自己的CUDA版本

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21hb2h1bGU_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

（4）CUDA官网(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target\_os=Windows&target\_arch=x86\_64&target\_version=10)版本根据自己的需要选择

![format_png 11][]

（5）安装路径，选择OK（安装完成后路径会自动变化所以这里路径选择默认就好）

![format_png 12][]

（6）点击下一步

![format_png 13][]

（7）点击同意并安装

![format_png 14][]

（8）不想折腾就精简

![format_png 15][]

（9）显示没有VS，勾选并点击NEXT（切记关闭360等安全软件不然会失败）

![format_png 16][]

（10）安装完成

![format_png 17][]

最后CUDA的安装路径会在

C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v9.2中

输入nvcc -V可以查看CUDA版本即安装成功

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21hb2h1bGU_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

2.如果显示没有nvcc 将CUDA的bin目录(C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v9.2\\bin)添加到环境变量

仿照下面的路径进行添加：

![format_png 18][]

将bin路径(C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.1\\bin)添加在path中

![format_png 19][]

此时确认退出重新打开cmd输入nvcc -V即可

三、**cuDNN的安装**

（1）官网：https://developer.nvidia.com/cudnn没有账号需要注册找到自己对应的CUDA版本点击下载

然后解压，将解压的文件复制到cuda安装目录的对应文件中去

![format_png 20][]

（2）添加环境变量：C:\\ProgramFiles\\NVIDIA GPU ComputingToolkit\\CUDA\\v10.0\\lib\\x64

![format_png 21][]

四、**pytorch安装：**

采用先将安装包下载下来再安装的方法

首先根据自己的python、cuda、cudnn版本来选择下载哪个版本，清华源： [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/][https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_cloud_pytorch_win-64]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21hb2h1bGU_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

下载后放在哪里都可以。然后用conda安装（我用pip安装总是不成功）。

D:\anzhuang>conda install pytorch-1.5.1-py3.8_cuda92_cudnn7_0.tar.bz2

然后下载根据python、cuda版本下载torchvision（由于符合要求的版本有很多，我是根据下载的pytorch对应的发布时间选择torchvision版本）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21hb2h1bGU_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

继续用conda进行安装

D:\anzhuang>conda install torchvision-0.6.1-py38_cu92.tar.bz2

五。**tensorflow的安装**

（1）卸载安装的cpu版tensorflow

**   **** pip uninstall tensorflow**

![format_png 22][]

（2）安装gpu版本tensorflow,这里使用conda install tensorflow-gpu(使用pip安装的话会各种报错，好像是anaconda中有些包和pip不兼容)，安装比较慢静心等待就好了

（3）测试是否安装成功

import  tensorflow as tf

a = tf.constant(\[1.0,2.0,3.0\],shape = \[3\],name='a')

b = tf.constant(\[1.0,2.0,3.0\], shape = \[3\],name='b')

c = a +b

sess = tf.Session(config =tf.ConfigProto(log\_device\_placement =True))

print(sess.run(c))

![format_png 23][]

![format_png 24][]

[https_www.cnblogs.com_yang520ming_p_10677110.html]: https://www.cnblogs.com/yang520ming/p/10677110.html
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[format_png 1]: /images/20230208/2a961271e3954ab68a01c3165d4c8f9b.png
[format_png 2]: /images/20230208/3e22c70f23c24833a6bacc2a49c4c4f2.png
[format_png 3]: /images/20230208/c98f0b7aaac3448da243aa9072d3db61.png
[format_png 4]: /images/20230208/f221a4ff69694fa0aba5e2893e4fe61e.png
[format_png 5]: /images/20230208/4a0f7b5c29cc43bf800ad98ac5342646.png
[format_png 6]: /images/20230208/08d424ca929149bc9b6f2ccfb7b24d3b.png
[format_png 7]: /images/20230208/90fbc842364f4cbda0f609da92e0cf3e.png
[format_png 8]: /images/20230208/2fd9d6336b75435cbcf054ae4fcaa31d.png
[format_png 9]: /images/20230208/9df12f7578284f98ad527bca663acd8a.png
[format_png 10]: /images/20230208/f6814d15af55445899fe3289b2d13081.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21hb2h1bGU_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230208/6b9e29541b034128bd9cdfca2c3ab1b5.png
[format_png 11]: /images/20230208/9437309bca234b818726cbdd4c00c262.png
[format_png 12]: /images/20230208/e65f49c974c64fd0a05749425967449c.png
[format_png 13]: /images/20230208/322b886c8fdc40b1bd9bf361be7ef502.png
[format_png 14]: /images/20230208/bb24cd05001d4f07b17627a03e5fb666.png
[format_png 15]: /images/20230208/7f01d3149fcc4cc5a74517ee7ad12600.png
[format_png 16]: /images/20230208/e742ce18b41748ca92a862ea4868feab.png
[format_png 17]: /images/20230208/c27e06234b40458fb83e4976779a0a13.png
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[format_png 18]: /images/20230208/b1a83eb3cacd4f1db37708dcd4a467c8.png
[format_png 19]: /images/20230208/3567fe6d7d6740738584f059053b0b78.png
[format_png 20]: /images/20230208/a07b3597b7794b389d7944d81a7dec51.png
[format_png 21]: /images/20230208/4bb73f7e327647cd9c4635fa85168137.png
[https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_cloud_pytorch_win-64]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
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[format_png 22]: /images/20230208/27bb345865bf4103897ab5a604207800.png
[format_png 23]: /images/20230208/4ca18eb8c0494276af2354dce017faba.png
[format_png 24]: /images/20230208/a147bbf883d34f458e0168fb80f090cb.png