VSCode部署Pytorch机器学习框架使用Anaconda(Window版)

目录

  • 1. 配置Anaconda
    • 1.1下载安装包
      • 1. Anaconda官网下载
      • 2 安装Anaconda
    • 1.2 创建虚拟环境
    • 1.3 常用命令
      • Conda 命令
      • 调试和日常维护
    • 1.4 可能遇到的问题
      • 执行上述步骤后虚拟环境仍在C盘
  • 2. 配置cuda
    • 2.1 查看显卡支持的cuda版本
    • 2.2 下载对应cuda版本
    • 2.3 下载对应的pytorch可能出现的问题
      • 1. 使用官方 PyTorch 渠道
      • 2. 检查可用的 cudatoolkit 版本
      • 3. 使用不同的镜像源
      • 4. 手动指定镜像源
      • 5. 安装 PyTorch 和 CUDA Toolkit 11.8
      • 6. 测试 PyTorch 的 GPU 支持
  • 3. 配置部署Vscode
    • 3.1 下载安装vscode
    • 3.2 配置插件
    • 3.3 配置 VSCode 使用 Conda 环境
    • 3.4 配置自动激活虚拟环境
    • 3.5 测试设置
    • 3.6 可能出现的问题
      • 报错:“无法加载文件……profile.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本”
    • 3.7 常用命令
  • 4. 调用GPU加速
    • 4.1 检查CUDA和cuDNN的安装,及环境变量配置
    • 4.2 安装支持CUDA的PyTorch版本
    • 4.3 验证安装
    • 4.4 配置VS Code
    • 4.5 使用GPU运行代码

1. 配置Anaconda

1.1下载安装包

1. Anaconda官网下载

(注意:长远考虑不要安装在C盘)
Anaconda官网


2 安装Anaconda

(注意:长远考虑不要安装在C盘)


1.2 创建虚拟环境

这里需要用到清华大学开源镜像站.

在搜索框中键入 cmd, 输入 conda config --set show_channel_urls yes,用以创建.condarc 文件,该文件路径在 C:\用户\xxx\, 用记事本打开并将下面的内容复制进去,注意要修改两个路径地址, 中文注释需要删除。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - 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
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

envs_dirs:
  - D://ProgramFiles//anaconda3//install//envs   #这里需要更改,写自己的anaconda安装目录
pkgs_dirs:
  - D://ProgramFiles//anaconda3//install//pkgs   #这里需要更改,写自己的anaconda安装目录

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