深度學習環境配置5——windows下的torch-cpu=1.2.0環境配置

• 注意事項
• • 一、2021/10/8更新
• 學習前言
• 各個版本pytorch的配置教程
• 環境內容
• 環境配置
• • 一、Anaconda安裝
  • • 1、Anaconda的下載
    • 2、Anaconda的安裝
  • 二、配置pytorch環境
  • • 1、pytorch環境的創建與激活
    • 2、pytorch庫的安裝
    • 3、其它依賴庫的安裝
    • 4、安裝較慢請注意換源
  • 三、安裝VSCODE
  • • 1、下載安裝包安裝（推薦）
    • • a、VSCODE的下載
      • b、VSCODE的安裝
    • 2、anaconda上安裝

注意事項

一、2021/10/8更新

許多粉絲反饋，報TypeError: array() takes 1 positional argument but 2 were given錯誤，可以修改pillow版本解決。

pip install pillow==8.2.0

學習前言

好多人沒有顯卡想要配置深度學習環境，torch-gpu那個博客就沒有什么用了，搞個cpu的，這樣配置起來也能用！

pytorch-gpu版本的環境配置博客為https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141。

各個版本pytorch的配置教程

各個版本pytorch的配置教程如下：
深度學習環境配置10——Ubuntu下的torch==1.7.1環境配置
深度學習環境配置8——（30系顯卡）windows下的torch==1.7.1環境配置
深度學習環境配置5——windows下的torch-cpu=1.2.0環境配置
深度學習環境配置2——windows下的torch=1.2.0環境配置

環境內容

torch：1.2.0
torchvision：0.4.0

環境配置

一、Anaconda安裝

Anaconda的安裝主要是為了方便環境管理，可以同時在一個電腦上安裝多種環境，不同環境放置不同框架：pytorch、tensorflow、keras可以在不同的環境下安裝，只需要使用conda create –n創建新環境即可。

1、Anaconda的下載

同學們可以選擇安裝新版Anaconda和舊版的Anaconda，安裝步驟沒有什么區別。

舊版本anaconda的下載：
新版本的Anaconda沒有VSCODE，如果大家為了安裝VSCODE方便可以直接安裝舊版的Anaconda，百度網盤連接如下。也可以裝新版然后分開裝VSCODE。
鏈接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA 提取碼: i83n

新版本anaconda的下載：
如果想要安裝最新的Anaconda，首先登錄Anaconda的官網：https://www.anaconda.com/distribution/。直接下載對應安裝包就可以。


一般是下載64位的，下載完成后打開。

2、Anaconda的安裝

選擇安裝的位置，可以不安裝在C盤。

我選擇了Add Anaconda to my PATH environment variable，這樣會自動將anaconda裝到系統的環境變量中，配置會更加方便一些。

等待安裝完之后，Anaconda的安裝就結束了。

二、配置pytorch環境

1、pytorch環境的創建與激活

Win+R啟動cmd，在命令提示符內輸入以下命令：

conda create –n pytorch python=3.6 activate pytorch

這里一共存在兩條指令：
前面一條指令用于創建一個名為pytorch的環境，該環境的python版本為3.6。
后面一條指令用于激活一個名為pytorch的環境。

2、pytorch庫的安裝

由于我們所有的操作都要在對應環境中進行，所以在進行庫的安裝前需要先激活環境。

activate pytorch

此時cmd窗口的樣子為：

然后我們輸入下述指令：

# CPU only pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

這是pytorch官方提供的指令，用于安裝torch和torchvision的cpu版本的。

3、其它依賴庫的安裝

但如果想要跑深度學習模型，還有一些其它的依賴庫需要安裝。具體如下：

scipy==1.2.1 numpy==1.17.0 matplotlib==3.1.2 opencv_python==4.1.2.30 torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 tqdm==4.60.0 Pillow==8.2.0 h5py==2.10.0

如果想要更便捷的安裝可以在桌面或者其它地方創建一個requirements.txt文件，復制上述內容到txt文件中。

使用如下指令安裝即可。下述指令中，requirements.txt前方的路徑是我將文件放在桌面的路徑，各位同學根據自己的電腦修改。

pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt

4、安裝較慢請注意換源

需要注意的是，如果在pip中下載安裝比較慢可以換個源，可以到用戶文件夾下，創建一個pip文件夾，然后在pip文件夾里創建一個txt文件。

修改txt文件的內容，并且把后綴改成ini

[global] index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple [install] use-mirrors =true mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn

全部安裝完成之后重啟電腦。

三、安裝VSCODE

我個人喜歡VSCODE，所以就安裝它啦。其它的編輯軟件也可以，個人喜好罷了。

1、下載安裝包安裝（推薦）

最新版本的Anaconda沒有VSCODE因此可以直接百度VSCODE進行安裝。

a、VSCODE的下載

直接加載VSCODE的官網https://code.visualstudio.com/，點擊Download for Windows即可下載。

b、VSCODE的安裝

首先同意協議，點一下步。

其他里面的幾個勾要打起來，因為這樣就可以右鍵文件夾用VSCODE打開，非常方便。下一步。

繼續下一步安裝即可。

安裝完成后在左下角更改自己的環境就行了。

2、anaconda上安裝

打開anaconda，切換環境。

安裝VSCODE，安裝完就可以launch一下了，之后就可以把VScode固定到任務欄上，方便打開。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习环境配置5——windows下的torch-cpu=1.2.0环境配置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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