pytorch在windows10上安装使用

本文介绍了如何在Windows环境下安装Pytorch深度学习框架。详细步骤包括选择合适的版本、使用conda进行安装及验证安装是否成功。同时,文章还提到了Pytorch相比其他框架的优点,例如易于调试和高效的开发体验。
PyTorch 2.6

PyTorch 2.6

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

      近年来,深度学习框架如雨后春笋般的涌现出来,如TensorFlow、caffe、caffe2、PyTorch、Keras、Theano、Torch等,对于从事计算机视觉/机器学习/图像处理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求。其中Pytorch是Torch的升级版,其有非常优秀的前端和灵活性,相比TensorFlow不用重复造轮子,易于Debug调试,极大的提高开发效率,使得其在其他框架中脱颖而出。更多信息参见:caffe2+Pytorch1.0 = Pytorch1.0,期待即将推出的1.0版本,caffe2更适合后端部署。

贾扬清 https://www.zhihu.com/question/59274399

https://www.zhihu.com/question/270578639/answer/356272458

故本博客简单介绍Pytorch在windows上的安装,从2018年4月起,官方开始支持windows版本的了,目前最新是0.4.1。

1 、进入官网https://pytorch.org/

找到适合自己的版本,CUDA、平台、Python等,然后会自动提示“Run this command” 命令指令进行安装。我的是Python3.5(Anaconda4.2)+CUDA8.0+windows10,当然如果电脑没有GPU,CUDA就选none。

2、conda 安装Pytorch包

Win+R进入windows运行,输入cmd进入命令行窗口,输入以上命令稍等片刻可以自动下载安装了,如下图所示。

安装好后Pytorch后,还有个torchvision安装,这个主要集成了一些数据集,深度学习模型,一些转换等,以后需要使用还是很方便的。

3、测试安装

进入Python环境测试安装的包是否成功,如下图所示。import torch导入没报错就说明安装成功,torch.cuda.is_available()是True就表示支持GPU啦~

 

其中Pytorch安装的路径在:

附:关于Pytorch+caffe2部署不错的例子:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32342366

 

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<think>我们正在回答用户的问题:在Windows系统上安装PyTorch的注意事项。根据用户提供的引用内容以及我们之前的回答,我们可以总结出以下注意事项: 1. **版本对应问题**:安装PyTorch时,需要确保PyTorch版本与CUDA版本(如果使用GPU)以及Python版本兼容。同时,如果要运行别人的代码,也要注意代码所要求的PyTorch版本(引用[1]提到)。 2. **CUDA版本检查**:在安装GPU版本的PyTorch之前,必须检查电脑的CUDA版本(通过`nvidia-smi`命令查看),并选择与之匹配的PyTorch版本(引用[1]提到)。 3. **软件源问题**:使用conda或pip安装时,官方源可能下载速度慢。可以通过更换为国内镜像源(如清华源)来加速(引用[2]提到)。但是要注意,有时镜像源可能没有最新的版本。 4. **使用虚拟环境**:推荐使用Anaconda或venv创建虚拟环境,避免包冲突(引用[3]提到)。 5. **安装后的测试**:安装完成后,需要测试PyTorch是否安装成功,特别是要验证GPU是否可用(引用[4]提供了一个测试GPU性能的示例)。 6. **离线安装**:如果网络环境不好,可以考虑先下载离线包,然后进行安装(引用[2]提到)。 7. **使用pip还是conda**:在Windows上,pip和conda都是常用的安装方式。但要注意,conda在管理环境和依赖方面更强大,而pip通常更快。 8. **权限问题**:在Windows安装时,可能会遇到权限问题,可以尝试使用`--user`选项或者以管理员身份运行命令提示符。 9. **PyCharm配置**:如果使用PyCharm,需要在项目中正确选择配置好的Python解释器(虚拟环境中的Python)(引用[3]提到)。 10. **驱动更新**:确保NVIDIA显卡驱动是最新的,以支持所需的CUDA版本。 下面,我们将按照这些注意事项,给出详细的安装步骤和注意事项。</think>### Windows 系统安装 PyTorch 注意事项 在 Windows 系统上安装 PyTorch 时需特别注意以下关键事项,确保安装顺利且兼容性良好: #### 1. **版本对应关系**(关键步骤) - **CUDA 版本匹配**: - 执行 `nvidia-smi` 查看最高支持的 CUDA 版本 - 安装 PyTorch 时选择对应 CUDA 版本(如 `cu121` 表示 CUDA 12.1) - *示例命令*: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` - 版本不匹配会导致 GPU 不可用[^1] - **Python 版本要求**: - 推荐 Python 3.8-3.10PyTorch 2.x 不再支持 Python 3.7) - 使用 `python --version` 确认版本 #### 2. **安装环境配置** - **虚拟环境隔离**(强烈推荐): ```bash conda create -n pytorch_env python=3.10 # 创建环境 conda activate pytorch_env # 激活环境 ``` 避免包冲突(如 NumPy 版本冲突)[^3] - **权限问题处理**: - 遇到权限错误时添加 `--user` 参数: ```bash pip install --user torch torchvision ``` - 或以管理员身份运行 CMD/PowerShell #### 3. **GPU 支持优化** - **驱动更新**: - 通过 NVIDIA GeForce Experience 更新显卡驱动 - 旧显卡(如 Pascal 架构)需用 CUDA 11.x 版本 - **CUDA 安装验证**: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 显示显卡型号 ``` #### 4. **网络与镜像源** - **国内镜像加速**(解决下载慢): ```bash pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 移除官方命令中的 `-c pytorch` 避免从国外源下载[^2] - **离线安装方案**: 1. 在 https://download.pytorch.org/whl/ 手动下载 whl 包 2. 本地安装:`pip install torch-2.3.0+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl` #### 5. **开发环境配置** - **PyCharm 集成**: - 创建项目后:`File > Settings > Python Interpreter` - 选择已安装 PyTorch 的 conda 或虚拟环境解释器[^3] - **基础功能测试**: ```python import torch # 张量测试 x = torch.rand(5, 3) print(x) # GPU 加速测试 device = torch.device("cuda") y = torch.ones(1000, device=device) ``` #### 6. **常见问题解决** - **DLL 加载失败**: - 安装 Microsoft Visual C++ Redistributable - 更新至最新版本:https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe - **GPU 识别失败**: - 检查显卡是否支持 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus - 重装 CUDA Toolkit:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit > **验证安装成功**:运行以下代码应无报错且显示 GPU 信息: > ```python > import torch > print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") > print(f"GPU可用: {torch.cuda.is_available()}") > print(f"设备名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}") > ```
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