解决linux服务器使用conda安装pytorch过慢的问题

最近需要在linux服务器上安装pytorch,先用anaconda创建了环境,但是在用conda安装pytorch的时候特别慢。最开始已经添加了清华源,但是使用如下命令安装pytorch的时候一直卡在solving environment不动,按照网上说的已经去掉了-c pytorch选项,且开了科学上网,都不好使。
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然后发现,用pip加上-i可以很快地安装好(注意如果是python2的话不能用pip3而要用pip)

pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ some-package

如果你之前已经用conda创建了pytorch环境:

conda create -n torch python=3.6 numpy matplotlib pandas anaconda

如果想要把pytorch安在这个环境下而不是base环境下,只需要先激活环境(torch是你自己取的这个环境的名字)

conda activate torch

然后再使用上面的pip命令安装即可,不必用conda安装。也就是说,在anaconda环境下用pip安装也是可以的,只要你先激活进入你想安装pytorch的环境。

pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ some-package

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成功!

<think>好的,我需要帮助用户了解如何在Linux环境下通过Miniconda安装PyTorch。首先,我应该回忆一下Miniconda的基本用法,以及PyTorch安装方法。用户提到了两个引用,其中引用了不同的安装命令,一个是针对CPU版本的,另一个是包含CUDA支持的。需要区分这两种情况,并在回答中说明。 首先,我需要确定用户是否了解Miniconda安装步骤。如果用户已经安装了Miniconda,那么可以直接进入PyTorch安装步骤。否则,可能需要先指导用户安装Miniconda。不过用户的问题明确是“通过Miniconda安装PyTorch”,所以可能假设Miniconda已经安装好了。 接下来,安装PyTorch通常有两种方式:使用conda命令或者pip命令。但用户特别指定使用Miniconda,所以应优先使用conda命令。需要访问PyTorch官方网站获取最新的安装命令,因为不同版本的PyTorch对应的命令可能不同,尤其是CUDA版本。 根据用户提供的引用,引用[1]是安装CPU版本的PyTorch和torchvision,而引用[2]是安装支持CUDA 11.8的版本。这说明用户可能需要根据是否有NVIDIA GPU来选择不同的安装方式。因此,在回答中应该分情况讨论:CPU版本和GPU版本。 另外,需要确保用户了解如何检查自己的系统是否具备CUDA支持的GPU,以及如何安装相应的驱动。例如,使用nvidia-smi命令查看GPU信息,安装合适版本的NVIDIA驱动和CUDA工具包。 然后,步骤分解可能包括: 1. 确认Miniconda安装2. 创建并激活conda环境(可选但推荐)。 3. 根据硬件选择CPU或GPU版本的安装命令。 4. 验证安装是否成功。 同时,需要注意conda通道(-c pytorch)和可能需要的其他通道(如nvidia)。用户提供的引用[2]中使用了-c pytorch -c nvidia,这可能是因为某些包在nvidia的通道中。 最后,要提醒用户安装完成后进行测试,例如导入torch并检查torch.cuda.is_available()来确认GPU支持是否启用。 需要确保命令的正确性,比如版本号是否最新,或者是否需要指定特定版本。例如,引用[1]中的命令可能已经过时,但用户示例中的引用可能只是示例,实际应推荐用户查看官网获取最新命令。 总结步骤: 1. 安装Miniconda(如果尚未安装)。 2. 创建conda环境。 3. 选择CPU或GPU版本的安装命令。 4. 执行安装。 5. 验证安装。 同时,需要检查LaTeX格式是否正确,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能用不上太多数学公式,但如果有版本号或代码块需要正确格式化。例如,版本号如PyTorch 2.2.1需要用行内代码标记,而不是LaTeX。 可能生成的相关问题包括如何创建conda环境,如何选择PyTorch版本,如何解决安装中的依赖问题等。</think>### 在Linux下通过Miniconda安装PyTorch的步骤 #### 1. 安装Miniconda(如未安装) - 下载Miniconda安装脚本: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` - 运行安装脚本: ```bash bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` - 按照提示完成安装后,初始化conda: ```bash source ~/.bashrc ``` #### 2. 创建并激活conda环境(推荐) ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 # 创建名为pytorch_env的环境,指定Python版本 conda activate pytorch_env # 激活环境 ``` #### 3. 选择安装命令(CPU或GPU版本) - **CPU版本**(无NVIDIA GPU时使用): ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 此命令会安装PyTorch及其相关库的CPU版本[^1]。 - **GPU版本**(需NVIDIA GPU且已安装CUDA驱动): 检查CUDA版本(假设已安装): ```bash nvidia-smi # 查看右上角CUDA版本(如11.8) ``` 安装对应CUDA版本的PyTorch(以CUDA 11.8为例): ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` 此命令通过`pytorch`和`nvidia`通道安装支持CUDA 11.8的版本[^2]。 #### 4. 验证安装 启动Python解释器并运行: ```python import torch print(torch.__version__) # 查看PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示GPU支持已启用 ``` ---
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