conda換源安裝torch+vscode分布式訓練調(diào)試的實現(xiàn)

更新時間：2024年06月11日 09:57:11 作者：哈哈哈，沖沖沖

本文主要介紹了conda換源安裝torch+vscode分布式訓練調(diào)試的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

conda換源安裝torch(linux系統(tǒng)+anaconda)

1、找到.condarc文件

2、替換為一下內(nèi)容：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - 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
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

3、conda info 命令查看目前使用的源

4、通過nvidia-smi查看自己電腦支持的cuda最高版本

5、conda search pytorch 查看目前可用conda 安裝的pytorch版本，注意不僅查看版本號，還要看后面的release版本

6、安裝pytorch GPU版本：conda install pytorch=1.12.1=gpu_cuda113py38h19ae3d8_1

7、以上方案可以直接在虛擬環(huán)境執(zhí)行，不需要自己單獨安裝cuda與cudnn，但是還需要安裝torchvision，同樣conda search torchvision之后按照后面的release版本查看和自己cuda（113）相符合的版本，執(zhí)行安裝：conda install torchvision=0.13.1=py38_cu113

8、大工告成，這是目前嘗試過最簡單的安裝方法。

9、以往我們安裝的時候只注意版本號，比如1.12.1這些，但是一個版本號可能對應很多個release版本，直接安裝往往不匹配，因此后面需要把release版本加上做一個限制。

vscode分布式訓練調(diào)試

單卡訓練往往好調(diào)試，那么多卡怎們辦呢？很簡單，在launch.json中修改：

{
    // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
    // Hover to view descriptions of existing attributes.
    // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: 當前文件",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "/home/{你自己的用戶名}/.conda/envs/{虛擬環(huán)境名稱}/lib/python3.7/site-packages/torch/distributed/launch.py",
            "console": "integratedTerminal",
            "args": [
                "--nproc_per_node=1",
                "fixmatch.py",
            ],
            "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0"},
        }
    ]
}

總的來說就是找到你目前虛擬環(huán)境中l(wèi)aunch.py位置替換program以及將你執(zhí)行的主文件替換fixmatch.py。

到此這篇關于conda換源安裝torch+vscode分布式訓練調(diào)試的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關conda換源安裝torch+vscode內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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