Linux环境下安装pytorch1.0.1(python3.7,cuda9.0)和pytorch0.4.1(python2.7,cuda9.0)

本文记录了在Linux环境下卸载旧版PyTorch并安装PyTorch 1.0.1(Python 3.7, CUDA 9.0)以及PyTorch 0.4.1(Python 2.7, CUDA 9.0)的详细步骤,包括添加镜像源、创建虚拟环境和安装torchvision。" 127864931,16186590,FFmpeg视频源与接收器详解:buffer与buffersink,"['ffmpeg', '音视频', 'c++', 'c语言']

Linux环境下安装pytorch

由于之前安装的pytorch版本与CUDA版本不兼容,导致pytorch无法使用CUDA训练代码,将pytorch进行了卸载重装,记录一下自己卸载重装pytorch的过程,少走些弯路。

uninstall pytorch

首先是卸载原来的pytorch,显示Successfully uninstalled torch就是卸载成功了。
pip uninstall torch

Proceed (y/n)? y
  Successfully uninstalled torch-1.3.0

install pytorch1.0.1 with python3.7,cuda9.0

下一步安装对应CUDA版本的pytorch版本,首先添加镜像源

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
<think> 首先,用户的问题是:“我想了解pytorch环境python环境的区别 请问pytorch环境python环境的区别”。用户提供了参考引用:[1][2],但这些是关于安装PyTorch的指南,不是直接解决区别的。我需要基于用户上一次的问题我的回答。用户上一次的问题是系统指令,不是具体查询,所以这里可能是首次询问。 关键点:我需要解释PyTorch环境Python环境的区别。 回想我的知识: - **Python环境**:指的是Python安装相关的库设置。这包括Python解释器本身、标准库以及通过pip或conda安装的第三方包。Python环境可以是全局的或虚拟的(如virtualenv或conda环境)。 - **PyTorch环境**:PyTorch是一个深度学习框架,运行在Python之上。所以,"PyTorch环境"通常指的是一个特定的Python环境配置,它包括PyTorch库及其依赖项(如CUDA、torchvision等)。这可能是一个conda环境或virtualenv环境,专门为PyTorch项目设置。 区别: - **范围**:Python环境是更广泛的,包括所有Python相关的设置。PyTorch环境Python环境的子集,专门用于PyTorch开发。 - **组件**: - Python环境Python解释器、核心库。 - PyTorch环境Python环境 + PyTorch + 相关库(如torchvision、torchaudio)+ 可能硬件加速依赖(如CUDA)。 - **隔离**:在开发中,通常使用虚拟环境来隔离不同的项目。PyTorch环境可以是这样一个隔离的环境,以避免库冲突。 用户提供的引用[1]提到创建虚拟环境安装PyTorch特定版本。引用[2]讨论PyTorch版本与Python版本的兼容性。 因此,在回答中,我应该: - 清晰解释区别。 - 使用系统指令:行内数学用$...$,独立公式用$$...$$(但这里可能不需要数学公式)。 - 用中文回答。 - 结构清晰。 - 生成相关问题。 - 末尾添加引用标识(引用了提供的引用)。 回答结构: 1. **介绍**:简述两者的概念。 2. **核心区别**:详细对比。 3. **示例**:如果需要,参考用户引用。 4. **总结**:强调关键点。 5. **相关问题**:生成相关的问题。 生成相关问题: - 如:如何创建一个PyTorch环境? - PyTorch环境有什么优势? - Python环境管理工具是什么? 确保语言自然、专业。 最终回答大纲: - PyTorch环境Python环境的扩展。 - 区别在于PyTorch环境包含了特定于PyTorch的库配置。 - 引用用户提供的引用来说明安装过程。 - 结束时生成相关问题。 </think> ### PyTorch环境Python环境的区别 PyTorch环境(后简称PyTorch环境Python环境(后简称Python环境)是深度学习开发中常见的两个概念,它们密切相关但存在本质区别。核心区别在于:**Python环境是基础运行平台,而PyTorch环境Python环境的特定配置扩展**,专注于支持PyTorch框架的运行。下面我将逐步解释它们的差异。 #### 1. **基本概念** - **Python环境**:指Python解释器其核心生态系统的集合。它包括: - Python解释器(如Python 3.7Python 2.7)。 - 标准库(如`os`、`math`等)。 - 通过包管理工具(如pip或conda)安装的通用第三方库(如NumPy、pandas)。 - Python环境可以是全局安装,也可以是虚拟环境(如使用`virtualenv`或`conda`创建),目的是隔离不同项目的依赖。 - 例如,在命令行中输入`python`命令启动的就是Python环境的一部分。 - **PyTorch环境**:指为运行PyTorch框架而特别配置的Python环境。它包括: - Python环境的所有组件。 - PyTorch库本身(如`torch`)。 - PyTorch的相关扩展库(如`torchvision`用于图像处理、`torchaudio`用于音频处理)。 - 硬件加速依赖(如CUDA驱动,用于GPU加速)。 - PyTorch环境通常是一个虚拟环境,专门针对特定PyTorch版本Python版本做了优化,以避免库冲突。例如,引用[1]中提到的创建`pytorch041`虚拟环境,就是为PyTorch 0.4.1Python 2.7定制的PyTorch环境[^1]。 #### 2. **核心区别** | 方面 | Python环境 | PyTorch环境 | |--------------------|-----------------------------------------------|------------------------------------------------| | **目标范围** | 通用的Python编程基础,支持各种应用开发(如Web、数据分析)。 | 专注于深度学习任务,特别是PyTorch框架的运行,需包含特定库硬件支持。 | | **组件内容** | 核心解释器 + 标准库 + 通用第三方包(例如,安装NumPy不影响PyTorch)。 | Python环境的所有内容 + PyTorch专用包(如`torch`)+ 依赖项(如CUDA)。 | | **版本管理** | 关注Python版本兼容性(如Python 3.7 vs 2.7),但库版本较灵活。 | 严格匹配PyTorchPython相关库的版本(例如,PyTorch 1.0.1要求Python 3.7CUDA 9.0,否则可能出错)。引用[2]强调了版本对应的重要性[^2]。 | | **创建方式** | 通过系统安装或`virtualenv`创建虚拟环境,命令如`python -m venv myenv`。 | 通常在Python环境基础上创建,使用conda或pip安装PyTorch包。引用[1]演示了:`conda create -n pytorch041 python=2.7`,然后安装PyTorchtorchvision[^1]。 | | **应用场景** | 所有Python项目(如脚本开发、数据处理)。 | PyTorch深度学习项目(如训练神经网络、模型部署)。 | | **隔离必要性** | 虚拟环境可选,但如果项目简单,可在全局环境中工作。 | 强烈推荐使用虚拟环境,因为PyTorch版本更新频繁,依赖复杂;否则容易导致冲突(如CUDA兼容性问题)。 | #### 3. **关键联系** - PyTorch环境**基于**Python环境,没有Python环境就无法创建PyTorch环境PyTorch本身只是一个Python库,运行在Python解释器之上。 - PyTorch环境Python环境的**子集或特例**:你可以在一个Python虚拟环境中添加PyTorch包来“升级”成PyTorch环境。 - 在实际操作中,安装PyTorch环境时会自动处理Python依赖(如引用[1]中,`conda install pytorch=0.4.1`会检查Python版本是否兼容[^1])。 #### 4. **总结** Python环境是通用的开发基础,而PyTorch环境是专门为深度学习优化的定制环境,后者额外包含了PyTorch框架及其硬依赖。使用PyTorch环境能确保项目稳定运行,避免版本冲突——这也是为什么引用[1][2]都强调创建独立虚拟环境安装PyTorch[^1][^2]。在实际开发中,用户通常先设置合适的Python环境,再将其扩展为PyTorch环境
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