Pytorch安装

这篇博客详细记录了如何在已安装Anaconda的基础上,根据不同的环境变量和Python版本,通过官网指导安装PyTorch及其 torchvision 模块。首先,检查了Anaconda版本和环境变量,确认具备安装条件。然后,在PyTorch官网选择了对应的conda安装命令,并在CMD中执行安装。尽管CPU-only部分未成功,但通过jupyter notebook和PyCharm的测试,验证了PyTorch安装成功。

看Github上面的教程:
https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/FirstSection/InstallIutorial.md

我是在原本电脑上已经安装了anaconda的情况下安装Pytorch,anaconda 的版本与教程中的版本是不一样的。
1.
step1:查看anaconda 版本
打开 anaconda navigator
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
step2:查看是否设置了环境变量
环境变量有:
F:\Anaconda\anaconda;
F:\Anaconda\anaconda\Library\mingww64\bin;
F:\Anaconda\anaconda\Library\usr\bin;
F:\Anaconda\anaconda\Library\bin;
F:\Anaconda\anaconda\Scripts;
看官方教程是需要粗字体的这三个环境变量
嗯嗯,已经具备了。

在这里插入图片描述
2.安装Pytorch &torchvision
step1:查看自己电脑上的Python版本
是3.7版本,嗯嗯已经具备了。

以下是几种常见的PyTorch安装方法: #### 使用Anaconda安装 1. 在清华源等镜像网站,查询Python与PyTorch对应版本[^1]。 2. 使用Anaconda创建虚拟环境,并指定Python版本。例如创建一个名为`pytorch_env`,Python版本为3.8的虚拟环境,命令如下: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 ``` 3. 激活虚拟环境: ```bash conda activate pytorch_env ``` 4. 在虚拟环境中安装CUDA驱动(如果需要使用GPU加速),可通过`nvcc -v`查看已安装的CUDA版本,根据该版本在清华源找到配套的PyTorch [^1][^2]。 5. 配置清华源以加速下载,运行以下命令: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 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 --set show_channel_urls yes ``` 6. 安装PyTorch,注意要删除`-c pytorch`,使安装走清华镜像的channel [^4]。具体安装命令可根据所需的CUDA版本、PyTorch版本等在PyTorch官网获取。例如安装支持CUDA 11.3的PyTorch: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 ``` #### 本地安装安装 如果使用本地安装包,安装包格式通常为`tar.gz`。在安装PyTorch的时候要先安装指定的驱动、CUDA、CUDNN等。例如安装的是CUDA 10.1(可通过`nvcc -v`查看),则需在清华源找到配套的PyTorch [^2]。 #### 安装后测试 安装完成后,可通过以下代码测试PyTorch是否安装成功: ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 如果使用GPU,检查CUDA是否可用 ```
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