linux在anaconda虚拟环境中安装torch和torchvision

在anaconda虚拟环境里安装torch和torchvision

参考https://blog.youkuaiyun.com/youtiankeng/article/details/127759029

版本对应:在pytorch官网:https://pytorch.org/get-started/locally/

在官网那里选好cuda那些参数,用conda的命令在终端输入,能看到torch版本

比如我的:torch-1.13.1+cu117-cp37-cp37m

官网命令安装巨慢,可以先下载安装包,更快(参考https://blog.youkuaiyun.com/youtiankeng/article/details/127759029)

下载安装包:https://github.com/pytorch/vision

安装时我没用csdn blog的代码,因为照着blog,放在env根目录下显示找不到file(可能是我的问题)

报错:

WARNING: Requirement '.torch-1.13.1+cu117-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl' looks like a filename, but the file does not exist

ERROR: Invalid requirement: '.torch==1.13.1+cu117'

最后还是在‘下载’里安装的,写一下路径就好

env-name:虚拟环境名称;xx@xx:电脑名。(可以都不用管,复制后面的代码就好)

(env-name) xx@xx:~$ pip install /home/xx/下载/torch-1.13.1+cu117-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

(env-name) xx@xx:~$ pip install /home/xx/下载/torchvision-0.14.1+cu117-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

pip install /home/xx/下载/torch-1.13.1+cu117-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install /home/xx/下载/torchvision-0.14.1+cu117-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

装torchvision时候报错,一片红,估计是网络问题,多试几次,就能看到在下载,几十k的速度,等一会儿就行

后面跟着一串

File "XXXXXXXXX", line xx, in prepare_linked_requirement

类似的错误

多输入几次安装指令

前后装了好几天,终于在pycharm里import torch成功了,感人TAT

20230611 update

download from:

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torchvision/

### 安装Anaconda并配置PyTorch环境 #### 一、安装Anaconda并创建虚拟环境 为了在Linux系统上安装Anaconda,需先下载适用于LinuxAnaconda安装脚本。可以访问官方网站获取最新版本链接。 ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 运行上述命令下载完成后,通过以下指令执行安装程序[^1]: ```bash bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示完成安装过程,在此期间可以选择是否初始化Anaconda以便每次登录时自动激活base环境。之后重启终端使更改生效。 接着创建一个新的Python虚拟环境用于后续操作,这有助于隔离不同项目的依赖关系。 ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 ``` 启动新建立的虚拟环境以准备进一步的操作。 ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 二、安装PyTorch 当处于已激活的目标环境中时,可利用`conda install`命令来安装特定版本的PyTorch库及其配套组件CUDA工具包(如果硬件支持的话)。对于不带GPU加速的情况,则只需指定CPU-only选项即可。 例如要安装稳定版且仅限于CPU使用的PyTorch: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 如果有NVIDIA GPU设备并且希望启用相应的优化特性,那么应该选择带有CUDA支持的变体形式。 #### 三、更换Anaconda镜像源加快PyTorch安装速度 考虑到网络条件差异可能影响到软件包下载效率,建议调整默认仓库地址为中国科学技术大学或其他国内站点提供的镜像服务端口,从而提高整体性能表现。 编辑`.condarc`文件或者直接使用如下命令行方式修改配置参数实现这一目的。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 以上措施能够有效缩短等待时间并确保顺利完成整个流程中的各个阶段任务。
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