window下Pytorch安装/ubuntu下安装pytorch/Linux安装pytorch

最新推荐文章于 2025-01-22 10:07:37 发布
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分类专栏： 安装指南 文章标签： python 人工智能 深度学习
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个人笔记链接

：Linux/window下安装Pytorch

就是其实整体来说都是简单的，就是开始自己安装的时候比较困难，你碰到问题就多去百度什么的搜索，折磨一下就好慢慢会了！
共勉！你看看我，这不是参考了无数先辈的经验总结吗，哈哈哈。这简简单单引用的博客都5.6篇了，别放弃！有问题可以评论留言，尽量解决！

笔记的主要内容（推荐链接阅读）

Linux/window下安装Pytorch
为了方便管理Pytorch，在安装Pytorch之前应当安装好Anaconda（博客很多也很简单）。
整体来说非常简单！
检查电脑安装的CUDA版本，一般电脑都有的！

使用Anaconda创建虚拟环境–主要是为了方便管理

Window下，和上面不一样的主要是安装过程！一定要添加到默认环境变量！！！，然后conda的使用是一样的（打开CMD）
接下来就是按照pytorch了
访问pytorhch官网，选择pip安装！！！
找到不低于你自己电脑cuda的版本，一般推荐10.2以上吧

然后你会发现装不上！哈哈哈哈，基本上就是网络问题
网络问题的解决方法就比较简单，就是pip -i 的形式换成国内的源头进行安装，下面这个书签就是具体的了。

一般来说到了这步就差不多了，就正常使用来说不要总去看什么cuda/cudnn的安装。
验证Pytorch 安装是否成功，参考下面书签

最后就是，其实整体来说都是简单的，就是开始自己安装的时候比较困难，你碰到问题就多去百度什么的搜索，折磨一下就好慢慢会了！
共勉！你看看我，这不是参考了无数先辈的经验总结吗，哈哈哈。这简简单单引用的博客都5.6篇了，别放弃！有问题可以评论留言，尽量解决！

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1.上面是我收集起来的本次需要用的，包括nginx（1.13.9）跟环境所需的包。 解压出来后，上传到linux里面，我放在/usr/local/software中（这个路径自己随意放就可以了） 2.安装依赖包gcc，在gcc目录下执行以下命令： rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force 安装依赖包gcc-c++，在gcc-c++目录下执行以下命令： rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force 3.安装完成后可通过如下命令检测是否安装成功 gcc -v g
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需要配置nginx.conf需要在use/local/nginx下的conf中进行配置。yum install -y zlib-devel 执行对应的安装命令即可。启动-c参数指定了要加载的nginx配置文件路径。或者上传zlib包安装命令同上边。安装nginx时可能会抛出异常。二.安装libtool。切换libtool目录。先把pcre解压出来。
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Linux服务器 离线安装 nginx 1.资源 nginx-1.20.1.tar.gz（下载链接中包含gcc、g++、pcre、libtool、nginx） 链接：https://pan.baidu.com/s/1Niv33uZa4gj0viYFrnBTBQ 提取码：0b91 2.安装步骤 (1)安装gcc rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force (2)安装g++ rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force (3)验证gcc、g++是否安装成功，执行命令
如何检验成功安装了pytorch
07-28
要检验成功安装了PyTorch，可以按照以下步骤进行验证： 1. 打开终端，并切换到已安装PyTorch的环境下。 2. 输入以下代码来检查PyTorch的版本和CUDA是否可用： ``` import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果能够正常输出版本号和CUDA的可用性，则说明PyTorch安装成功。\[1\] 另外，你还可以使用以下代码来进一步验证PyTorch在GPU和CPU上的运行情况： 在GPU上测试： ``` import torch print(torch.cuda.current_device()) # 输出当前设备 print(torch.cuda.device(0)) # 输出设备对象 print(torch.cuda.device_count()) # 输出GPU数目 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 输出GPU名称 x = torch.rand(5, 3) print(x) # 输出一个5 x 3的张量 ``` 在CPU上测试： ``` import torch x = torch.rand(5, 3) print(x) # 输出一个5 x 3的张量 ``` 如果以上代码能够正常运行并输出结果，则说明PyTorch在GPU和CPU上都能够正常工作。\[2\] 另外，你还可以通过输入以下命令来验证PyTorch是否安装成功： ``` python import torch torch.cuda.is_available() ``` 如果没有报错，并且返回True，则说明PyTorch安装成功。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [检查PyTorch版本及GPU是否安装成功检测](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46569877/article/details/122089421)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [（Ubuntu/Window）pytorch验证（pytorch是否安装成功）](https://blog.youkuaiyun.com/Leomn_J/article/details/111758600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [安装PyTorch详细过程](https://blog.youkuaiyun.com/MCYZSF/article/details/116525159)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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