anaconda中安装pytorch教程

本文介绍了在Anaconda中安装PyTorch的步骤。先下载安装Anaconda 3,打开Prompt新建名为torch的虚拟环境,使用Python 3.6版本。进入虚拟环境后,推荐用清华镜像源下载安装PyTorch,输入相关命令等待下载,安装成功后在Python环境验证。

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下载安装anaconda(教程很多,此处不再赘述)

我安装的版本是anaconda 3

anaconda
打开anaconda的Prompt

anaconda prompt
新建一个虚拟环境:conda create -n torch python=3.6

在这里插入图片描述
注:-n后跟的是虚拟环境的名称,我这里是torch
注:python3.6是当前比较稳定的版本,推荐使用3.6

创建成功显示如下:
在这里插入图片描述
进入创建好的虚拟环境conda activate torch

在这里插入图片描述可以看到括号里的内容从base变成torch,表示已经切换到torch虚拟环境

在创建好的虚拟环境中安装pytorch

推荐使用清华的镜像源进行下载安装(速度较快)
查看镜像源命令:conda config --show channels
如果之前更改过anaconda的镜像源会显示(我这里缺少pytorch对应的目录,所以只添加了pytorch的)

注:移除镜像源命令:conda config --remove-key channels

在这里插入图片描述
镜像源完整命令如下:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

准备完毕开始安装

输入命令:conda install pytorch==1.3.1 torchvision==0.4.2 pillow==6.2.1

这几个版本是目前广泛使用的比较稳定的版本组合
在这里插入图片描述
现在只需要等待下载安装就OK啦
期间会有一个询问,直接y

在这里插入图片描述
安装成功如下图:
切换到python环境中,执行图中语句,没有报错即表示安装成功。

在这里插入图片描述

### 如何在 Anaconda 中正确安装 PyTorch 要在 Anaconda 环境中成功安装 PyTorch 并确保返回 `done`,可以按照以下方式操作: #### 安装前准备 首先需要确认已安装最新版本的 Anaconda 或 Miniconda。可以通过运行命令来更新 Conda 工具至最新版本[^1]。 ```bash conda update conda ``` #### 创建虚拟环境(可选) 为了隔离依赖项并保持项目的整洁性,建议创建一个新的 Conda 虚拟环境。以下是创建名为 `pytorch_env` 的新环境的方法[^2]。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 ``` 激活该环境以便后续安装 PyTorch 及其相关依赖包。 ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 安装 PyTorch 访问官方 PyTorch 官网 (https://pytorch.org/) 获取适合当前系统的具体安装指令。通常情况下,推荐使用如下命令完成稳定版 PyTorch安装[^3]。 对于 CUDA 支持与否的选择取决于硬件配置情况以及个人需求。如果计算机配备 NVIDIA GPU,则可以选择支持 CUDA 版本;反之则采用 CPU-only 版本即可满足基本计算需求。 针对不带 GPU 加速功能的情况执行下面这条语句: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 而当存在兼容性强且性能优越的显卡驱动程序时,考虑启用 GPU 计算能力从而提升训练效率,此时应选用相应 cuda 编号匹配选项代替上述中的 `cpuonly` 参数部分。例如适配于 Cuda Toolkit 11.7 的情形下适用此条目: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 以上任意一种形式均会在终端显示最终状态提示符为 **'done.'** 表明整个过程顺利完成无误[^4]。 #### 验证安装 最后一步验证是否成功加载模块及其组件正常运作状况非常重要。打开 Python 解释器或者 Jupyter Notebook 文件夹路径下的脚本文件尝试导入必要的库函数测试一下吧! ```python import torch print(torch.__version__) # 如果有GPU可用的话还可以进一步检测CUDA初始化结果 if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA detected.') ```
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