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Anaconda+Pycharm環(huán)境下如何配置PyTorch

發(fā)布時間:2021-07-02 10:14:20 來源:億速云 閱讀:164 作者:小新 欄目:開發(fā)技術

這篇文章將為大家詳細講解有關Anaconda+Pycharm環(huán)境下如何配置PyTorch,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

pycharm是什么,為什么讓我指定interpreter

記事本

最開始寫C語言代碼的時候,人們使用vi,記事本等軟件寫代碼,寫完了之后用GCC編譯,然后運行編譯結(jié)果,就是二進制文件。python也可以這樣做,用記事本寫完代碼,保存成如test.py的文件后,通過命令python test.py可以運行這一文件。最初的C語言代碼都是通過這種方式寫的。但是人們很快發(fā)現(xiàn)了一個問題,就是這么弄太麻煩了,編寫用vi,運行得切出去用shell,出錯了再切回vi改代碼。這要是編寫、運行、調(diào)試都能在同一個窗口里進行,再來點語法檢查,高亮,顏色,代碼提示,那寫代碼的效率不就高多了嗎?所以就有了Microsoft Visual C++等寫代碼工具,這些工具除了提供方便的文本編輯功能,還能夠連接到編譯器(C/C++)、解釋器(java,python,R),把編譯器和解釋器的運行結(jié)果顯示在自己的界面上,這些工具被稱為IDE(集成開發(fā)環(huán)境)。正因為編譯器,解釋器不是它的組成部分,pycharm中每個項目都要指定一個interpreter才能運行。即某個路徑下的python.exe。其他的IDE也都要指定運行環(huán)境。

pip又是什么

應用商店 pythonjava一樣,運行起來需要各種包的支持。java興起的最開始,開源jar包作者在各自的網(wǎng)站上面發(fā)布自己的包,需要用的開發(fā)者就去他們的網(wǎng)站上下載,然而很快就出現(xiàn)了一個問題,如果一個大型工程需要用到幾十個,甚至幾百個jar包,一個個翻網(wǎng)站下載顯然是非常勞累的。所以就有了mavengradle,他們自己建了maven倉庫和gradle倉庫,就像IOS應用商店一樣,開源jar包的作者會把各種版本的jar包統(tǒng)一上傳到倉庫,開發(fā)者統(tǒng)一下載,非常方便。 python問世的時候,javamavengradle早已流行多年,python官方也吸取了經(jīng)驗,直接官方內(nèi)置pip工具,官方經(jīng)營pip倉庫。正式的名稱叫做包管理工具。 conda的功能之一也是包管理工具。

condavitualenv,pipenv 又是什么

照片管理系統(tǒng) python版本繁多,版本之間的區(qū)別較大。這種不兼容激化了矛盾,當一臺機器上存在多個python項目,而這些項目又各自依賴于不同的python版本以及各個不同版本的包,這些包對于python版本又非常敏感。即使有pip,配置環(huán)境也變成了一件令人絕望的事。以往java等語言沒有這么激烈的矛盾,是因為它們沒有這么多版本,而且版本之間也能大體兼容。所以人們就想,如果能把pip配置出來的結(jié)果“照”下來。不同項目用不同的“照片”,這問題不就解決了嗎。這類任務通常都是靠虛擬化技術。

  • 傳統(tǒng)的虛擬機可以勝任這個任務,但是運行效率有損失,消耗資源多,管理不靈活。

  • 新晉的docker容器比虛擬機更加輕量,更加靈活,但對于這個任務來說,還是同樣的缺點。

于是conda等軟件應運而生,它不是虛擬機,沒有使用虛擬化技術,自然就沒有運行效率損失。它只是一個物理機上的管理軟件,可以把它想象成一個照片管理系統(tǒng),只不過它管理的照片有點特殊,叫做虛擬環(huán)境,它是某個python運行環(huán)境,里面已經(jīng)裝好了一些特定版本的特定包。 注意:pippipenv是兩個東西,不可混為一談。

anaconda是什么,anacondaconda是什么關系,為什么要裝anaconda

XX照片管理系統(tǒng)+XX全家桶 anacondaminiconda同為conda官方推薦的conda工具。anacondaconda的關系,就像githubgit的關系,anaconda不光包含了conda命令行軟件,還包含了多如牛毛的預裝python包,以及令人瞠目結(jié)舌的黑科技全家桶。我們裝anaconda主要是沖著conda管理python運行環(huán)境比較方便的原因,以及它那一大堆預裝包。雖然其他的我們用不到,但是大樹底下好乘涼嘛。

下文所述兩種配置方法異同

下面有兩種pytorch環(huán)境配置方法,推薦使用第一種,即使用condapytorch環(huán)境配置方法。第二種費時費力。這是親測的結(jié)果。不禁慨嘆還是conda好用,手動擼環(huán)境猶如小米加步槍啊。

使用condapytorch環(huán)境配置方法安裝anaconda下載anaconda

在https://www.anaconda.com/distribution/ 找到合適的安裝包,得到下載鏈接后進行下載

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

安裝anaconda

所有步驟參照官方文檔 https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/

bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

使用conda組裝pytorch虛擬環(huán)境安裝pytorch到本地conda倉庫中

pytorch官方網(wǎng)站找到合適的安裝命令 https://pytorch.org/get-started/locally/ 注意:CUDA是使用GPU進行計算的組件。

conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

使用下面的命令可以看到conda倉庫中的torch

conda list |grep torch

創(chuàng)建新的conda虛擬環(huán)境

官方文檔

https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html

conda create --name pytorch-py36 --channel pytorch python=3.6 pytorch-cpu torchvision-cpu

使用conda虛擬環(huán)境

activate pytorch-py36python

在打開的python命令行里輸入

import torchimport torchvisionimport numpy

不報錯則說明構(gòu)建conda虛擬環(huán)境pytorch-py36成功。 注意:pytorch-py36默認在anaconda目錄下的envs文件夾中。

pycharm中使用conda虛擬環(huán)境將自己創(chuàng)建的conda虛擬環(huán)境pytorch-py36添加到pycharminterpreter可選列表中

pycharm新建工程,或在files->settings->project:<xxx>->project interpreter界面,可以設定project interpreter。

新建工程界面,選擇Existing enviroment,點擊...按鈕,會彈出添加界面。settings界面,點擊齒輪按鈕,選擇Add,會彈出添加界面。在添加界面左側(cè)選擇Conda Environment,右邊選擇Existing environment,再點擊...按鈕添加一個已經(jīng)存在的conda虛擬環(huán)境,即剛剛構(gòu)建的pytorch-py36。

Anaconda+Pycharm環(huán)境下如何配置PyTorch

使用已經(jīng)添加進來的虛擬環(huán)境pytorch-py36

interpreter列表中選擇剛剛添加的interpreter。如果需要對剛添加的interpreter改名,比如把python 3.6 (3)改成pytorch-py36,則點擊齒輪按鈕,點擊show all,里面可以改名。

Anaconda+Pycharm環(huán)境下如何配置PyTorch

大功告成!

試著使用import torch,import torchvision這樣的語句,不會報錯則成功。

pytorch手動配置方法源碼安裝python3.6.7下載python3.6.7

cd ~wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tgz

創(chuàng)建目錄,改名

mkdir ~/pythonmkdir ~/python/python367mv ~/Python-3.6.7.tgz ~/python/python367.tgz

解壓縮

cd ~/pythontar xvf python367.tgz

源碼安裝zlib

zlibpython需要的依賴庫,必須提前安裝。如果有管理員權(quán)限,只需用包工具即可安裝,如sudo apt-get install zlib1g-dev;因為沒有管理員權(quán)限,所以采用源碼安裝。可以用以下兩條命令確認zlib是否存在。

ls /usr/include |grep zlibls /usr/lib |grep zlib

如果任意一條輸出為空,則說明zlib不存在,需要安裝。 注意:|grep可以跟在任意命令之后,對該命令的輸出結(jié)果進行搜索,只顯示跟搜索內(nèi)容有關的部分。

cd ~/python/Python-3.6.7/Modules/zlibmkdir 
~/python/zlib./configure --
prefix=/home4/grad4/wzhao1/python/zlibmake install

然后將zlib加入到GCCincludelib路徑中。

export C_INCLUDE_PATH=~/python/zlib/includeexport CPLUS_INCLUDE_PATH=~/python/zlib/includeexport LD_LIBRARY_PATH=~/python/zlib/libexport LIBRARY_PATH=~/python/zlib/lib

注意:此處的路徑修改僅對當前shell有效,關閉shell或斷開重連都會導致路徑失效。因為我們只需要編譯一次,所以采用這種方式。想查看這兩個路徑的當前值使用echo命令,即echo $C_INCLUDE_PATH。如果想要每次都生效,可以將export命令寫入.bashrc中。 注意:GCC編譯時搜索的路徑遠比這些變量多,這些變量只是其中的一部分,且通常默認為空,也不是最優(yōu)先的。比如最常見的,也是一般情況下最優(yōu)先的搜索路徑是/usr/include/usr/lib,也就是剛才判斷zlib是否存在的命令中搜索的路徑。 注意:四個變量含義:C頭文件路徑(.h),C++頭文件路徑(.hpp),動態(tài)鏈接庫路徑(.so),靜態(tài)鏈接庫路徑(.a)。

編譯安裝

cd ~/python/Python-3.6.7/./configure --

prefix=/home4/grad4/wzhao1/python/python367makemake install

如有報錯,必須停下來解決問題。如果一直沒有報錯,則會安裝成功。 注意:--prefix后面的參數(shù)必須是絕對路徑,不能出現(xiàn)~,...這樣的相對路徑。echo ~可以顯示處當前用戶~目錄的絕對路徑,如/home4/grad4/wzhao1。--prefix后面的參數(shù)簡單理解,就是windows下的安裝路徑。 注意:以上過程是自動化編譯,./configure這種可運行文件一般顯示為綠色,它的作用是根據(jù)當前環(huán)境,制定編譯策略,即Makefile。C/C++語言與javapython,scala,R等高度現(xiàn)代化的編程語言不同,它的部分語言特性是根據(jù)編譯時環(huán)境而定的,這一點頗受詬病。如longint型的數(shù)據(jù)類型長度竟然取決于編譯時環(huán)境。

驗證安裝1

cd ~/python/python367/bin./python3.6

如果python命令行正常啟動,且顯示版本也是正確的3.6.7,則安裝成功。

備份編譯包

同一環(huán)境,尤其是同一服務器下通常不需要重新編譯,只要有人編譯出一份并備份保存,所有人都能直接下載使用。為了這個目的,以及備份的目的,我們要把編譯結(jié)果保存成壓縮包。

cd ~/pythontar cvf python367.tgz python367

建立軟連接

軟連接可以簡單理解為windows下的快捷方式,建立軟連接的目的是為了更方便地使用我們安裝的python。從這個步驟開始都不做,python也能正常使用。進入~/python/python367/bin下查看目前的情況。

ls -lh

可以看到,軟連接是淺藍色,并標注了它指向的目標。如python3 -> python3.6,而且可以看到python3.6的文件大小是12M,而python3的大小是9(字節(jié))。我們建立名為pythonpip的軟連接。

ln -s python3.6 pythonln -s pip3.6 pip

配置環(huán)境變量

修改文件~/.bashrc,添加python3.6.7環(huán)境變量。 注意:這個文件內(nèi)的變量是用戶變量。系統(tǒng)變量在/etc/profile。

cd ~vim .bashrc

注意:用vim進行編輯時,不可使用鼠標。屏幕下端是狀態(tài)欄。打開文件時,默認為瀏覽狀態(tài)。輸入ai可以進入編輯狀態(tài)。按ESC回到瀏覽狀態(tài),在瀏覽狀態(tài)下,輸入:q!強制退出不保存,輸入:wq保存退出。

export PYTHON_HOME="~/python/python367"export 
PATH="$PYTHON_HOME/bin:$PATH"

修改完環(huán)境變量后,不會立即生效。用這個命令讓環(huán)境變量立即生效。

source .bashrc

驗證安裝2

python --versionpip --version

顯示下列結(jié)果即安裝成功

Python 3.6.7pip 10.0.1

今后該用戶的shell里只要輸入pythonpip,默認就是使用剛才安裝的pythonpip。

python3.6.7中安裝pytorch下載pytorch

在 https://pytorch.org 找到合適的安裝包,得到下載鏈接后進行下載

wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-
1.0.1.post2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

使用pip安裝pytorch

pip install torch-1.0.1.post2-cp36-cp36m-
linux_x86_64.whlpip install torchvision

注意:torch-1.0.1.post2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl不能改名,因為pip會嚴格檢查文件名是否符合當前python版本,不符合則拒絕安裝。

驗證安裝

pythonimport torchimport torchvision

不報錯則安裝成功。

Pycharm下使用pytorch

在新建工程的時候選擇existing interpreter,指定之前安裝的python.exe即可。(即~/python/python367)對于已經(jīng)存在的工程,可以按如下步驟操作(如果project interpreter里面有我們要的python.exe,就不需要再add了)

Anaconda+Pycharm環(huán)境下如何配置PyTorch

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