安装torch中出现的问题以及解决方法

在安装PyTorch1.7(Python3.6版)时,遇到numpy和pillow缺失的问题。通过先安装numpy,再安装torch1.7解决了torch安装问题。接着,为解决torchvision安装中的pillow问题,同样先安装pillow,随后成功安装torchvision。尽管采用离线安装,仍然出现了连接错误,可能是网络或代理设置导致,但逐步根据错误提示安装缺失包可以解决问题。

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具体方法可参照上一篇博客https://blog.youkuaiyun.com/iiidep/article/details/128092746?spm=1001.2014.3001.5502
因为要重现baseline,安装torch1.7(python3.6版本),我重新下载了
在这里插入图片描述
这里的cp36指的是python3.6版本的意思
在安装过程中,出现的问题如下:
在这里插入图片描述
然后我执行了:
在这里插入图片描述
然后我继续安装:
在这里插入图片描述
注意看报错信息:缺失numpy,去百度了一下后,我又单独先安装了numpy,
在这里插入图片描述
再接着安装torch1.7,即可成功安装,但是按照torchvision又显示pillow无法正常安装,同理numpy的方法先安装pillow&#x

Python中遇到`torch`包安装上的情况,可以尝试以下几个步骤来解决问题: 1. **检查环境**:确保你的系统已经安装Python和pip(Python包管理器)。可以运行`python --version` 和 `pip --version` 来查看版本。 2. **更新pip**:有时候旧版pip可能无法安装新的库,所以先尝试升级到最新版:`pip install --upgrade pip`. 3. **清理缓存**:清除pip缓存可能会帮助解决一些问题,输入 `pip cache purge`(注意权限要求)。 4. **使用虚拟环境**:创建一个新的虚拟环境并激活它,然后在虚拟环境中安装`torch`,避免全局包冲突。比如使用`conda` 创建虚拟环境: ```bash conda create -n torchenv python=3.7 conda activate torchenv pip install torch ``` 5. **安装特定版本**:如果官方仓库有问题,你可以指定一个稳定的版本号进行安装,例如:`pip install torch==1.9.0`。 6. **安装依赖**:确保已安装所有必要的CUDA和cuDNN支持,如果你打算使用GPU加速。如果需要,可以访问PyTorch官网获取相应的安装指南。 7. **网络问题**:如果连接互联网有问题,试着切换到稳定的国内镜像源如阿里云或豆瓣源:`pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/`。 8. **错误排查**:安装过程中如果出现错误信息,查找对应的错误码和详细信息,可能需要查阅文档或在线搜索解决方案。 如果以上步骤都无法解决问题,建议查看PyTorch的官方文档,或者在相关的开发者社区(如GitHub、Stack Overflow等)寻求帮助。
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