Pytorch深度学习环境配置

Halcom

Pytorch深度学习：
配置：https://pytorch.org/get-started/locally/
参考：https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/80296442
驱动：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
nvidia驱动程序：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
cuDNN Archive:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

预训练模型下载：https://pytorch.org/docs/master/torchvision/models.html
https://data.lip6.fr/cadene/pretrainedmodels/
模型.pth：https://pytorch.org/docs/master/_modules/torchvision/models/alexnet.html#alexnet
预训练模型，百度网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1xQQAiBWLFhSeS5JfQx3N2A  提取码：kg1p
GPU环境下，安装pytorch：
在https://pytorch.org/网站下，选择输入的命令：

（1）在cmd窗口，输入python，即可得到python的版本号；
（2）在Nivdia控制面板-->帮助-->系统信息-->组件---》NVCUDA.DLL产品名称即可得到cuda版本号


组件离线下载：
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

GTX_AI

C++环境如下：
安装LibTorch即可：

1. https://pytorch.org/get-started/locally/

复制代码

Note that LibTorch is only available for C++.

GTX_AI

安装完cuda后，怎么查看版本呢？
在路径：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI下，输入cmd，再输入：nvidia-smi

1. C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>nvidia-smi
   
2. Sun Apr 21 23:08:16 2019
   
3. +-----------------------------------------------------------------------------+
   
4. | NVIDIA-SMI 419.67       Driver Version: 419.67       CUDA Version: 10.1     |
   
5. |-------------------------------+----------------------+----------------------+
   
6. | GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
   
7. | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
   
8. |===============================+======================+======================|
   
9. |   0  GeForce GTX 107... WDDM  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
   
10. | 27%   41C    P8     7W / 180W |    370MiB /  8192MiB |     12%      Default |
    
11. +-------------------------------+----------------------+----------------------+
    
12. 
    
13. +-----------------------------------------------------------------------------+
    
14. | Processes:                                                       GPU Memory |
    
15. |  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
    
16. |=============================================================================|
    
17. |    0      1536    C+G   Insufficient Permissions                   N/A      |
    
18. |    0      2752    C+G   ...oftEdge_8wekyb3d8bbwe\MicrosoftEdge.exe N/A      |
    
19. |    0      5008    C+G   ...11411.0_x64__8wekyb3d8bbwe\Video.UI.exe N/A      |
    
20. |    0      5404    C+G   ...ram Files (x86)\TSBrowser\TSBrowser.exe N/A      |

复制代码

print torch.cuda.is_available()
# 返回True代表支持，False代表不支持
可参考：https://ptorch.com/news/53.html

GTX_AI

安装包为：

1. 419.67-desktop-win10-64bit-international-whql.exe
   
2. cuda_10.1.105_418.96_win10.exe
   
3. cudnn-10.1-windows10-x64-v7.5.1.10.zip
   
4. Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe
   
5. mu_visual_studio_professional_2017_version_15.3_x86_x64_11100064.exe
   
6. numpy-1.15.4+vanilla-cp37-cp37m-win_amd64.whl
   
7. opencv_python-4.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

复制代码

GTX_AI

libtorch下载安装：

https://download.pytorch.org/lib ... with-deps-1.4.0.zip
https://download.pytorch.org/lib ... eps-debug-1.4.0.zip

download.pytorch.org/libtorch/cu101/libtorch-win-shared-with-deps-1.4.0.zip
download.pytorch.org/libtorch/cu101/libtorch-win-shared-with-deps-debug-1.4.0.zip

预训练模型下载：https://data.lip6.fr/cadene/pretrainedmodels/