conda 和 pip 两种方式在anaconda安装pytorch cpu(总结,亲测有效)

本文详细介绍了如何在Anaconda中通过conda和pip分别安装PyTorch 1.4,包括设置清华源、版本对应、创建虚拟环境、安装步骤和验证。强调了环境版本一致性的重要性,并提供了必备的命令和操作技巧。

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上一篇说了在具体安装时踩到的各种坑,有兴趣的可以翻看我过往的博文。现在我再次总结一遍,不讨论犯过的错误,只讨论安装过程中要注意的点以及正确的命令。默认电脑已经安好了anaconda3.9.

零、安装过程中注意的点

第一,pytorch有两种安装方式,conda和pip,在创建虚拟环境前一定要安装好对应的conda 的 pytorch 清华镜像源,以及pip对应的源;

第二,在虚拟环境创建时,一定要决定好python、pytorch、orchvision三者的版本对应关系。后两者的版本对应关系一定要在pytorch官网上找好。我这次仅仅确定了python3.6.7与pytorch1.4.0的对应关系,也因为一开始没重视这些对应关系而走了很多弯路,在深度学习中,环境与安装包的版本一定要对应!!!重点的一定要记住!!!

第三,创建虚拟环境后,第一件事情查看conda list,当前环境安装包,其次一定要更新虚拟环境中的pip,每次创建虚拟环境后都要及时更新,然后再安装其他包!

一、conda 安装 pytorch1.4

1、首先确定镜像源,镜像源是由于国外官网下载慢,而由国内提供的提升下载速度的一个下载来源,conda安装pytorch 主要的镜源

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

据说是国内用conda安装的唯一镜像源。如何设置镜像源呢?在网上可以找到很多资料。这里提供

一个链接

基本在网上搜添加pytorch conda 清华源都能搜到,这里不多赘述, 总之最后保证查询你的conda清华源时,这三个是必须的:

 2、接下来点击桌面电脑开始,

打开anaconda promot,鼠标右键“以管理员模式运行” ,最好每次都以管理员身份运行,避免很多麻烦。

3、创建一个名为 conpy14 指定python=3.6.7的虚拟环境, 注意,python版本一定要指定!

conda create -n conpy14 python==3.6.7

运行中会问你要不要安装包,直接输入y:

 虚拟环境创建成功。

 4、进入虚拟环境安装对应版本pytorch

conda activate conpy14

在pytorch官网中所有版本 pytorch官网所有历届版本中往下找,找到:

 这个怎么理解,v1.4.0顾名思义是指你要安装1.4.0版本的pytorch,底下安装方式给了两种,Conda和Wheel,Conda中提供conda命令安装,Wheel提供pip版本安装。

这里在conda安装中,又要你按照你电脑的系统版本选择ost、Linux和windows,我们选windows,

Linux和windows下又分为对应cuda(安装gpu版pytorch才要考虑),我们安装的是cpu版因此选择命令 conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly -c pytorch。这里注意! -c pytorch意味着只能从官网安装,而我们是要在官网对应版本的清华源中选择安装,所以在虚拟环境中继续输入命令:

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly

 

同样输入y并回车:

 可以看到安装成功。

5、检查环境中pytorch是否安装成功

使用命令conda list:

 可以看到用conda 安装的pytorch来源确实是https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

输入python:

 依次输入:

import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)

 即安装成功。

二、pip 安装pytorch1.4

1、首先也要确定pip安装了安装pytorch的清华镜像源

怎样安装如链接:pip增加镜像源icon-default.png?t=M276https://blog.youkuaiyun.com/chenghuikai/article/details/55258957?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&utm_relevant_index=5

2、接着也是创建虚拟环境,同样指定版本: 

conda create -n pippy14 python==3.6.7

整个过程和上面一样,可以看到只是改了环境名为pippy14,安装完毕 

 

 3、进入虚拟环境安装对应版本pytorch

conda activate pippy14

进入成功如图所示:

conda list 查看当前安装包:

 接下来要用pip安装pytorch,则必须先更新虚拟环境中的pip到最新版本:

python -m pip install --upgrade pip

更新成功如图:

 同样利用上面所讲的,到pytorch官网找到你的电脑安装pytorch1.4对应版本的对应命令:

 用cpu only中那条命令:

pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 则成功安装如图所示,同时你可以看到它是在 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple的pip清华镜像源里寻找的安装包:

 4、检查环境中pytorch是否安装成功

使用命令conda list:

 可以看到conda list里已经有torch了。

最后验证,先输入python,

 

依次输入:

import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)

显示如下,即安装成功。

 

 

### 如何使用 pip 安装 PyTorchAnaconda 中的 Conda 包不可用时,可以采用 `pip` 来安装 PyTorch。以下是具体操作方式: #### 准备工作 确保 Python pip 已经正确安装并配置好环境变量。如果尚未安装最新版本的 Anaconda,则建议先完成这一部分设置[^1]。 #### 获取适合系统的命令 访问官方推荐页面来获取适用于特定操作系统、Python 版本以及 CUDA 配置下的安装指令。对于大多数情况而言,在浏览器中打开如下链接即可找到合适的安装语句: - [PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 该网站提供了交互式的选项卡界面帮助用户选择最匹配其硬件条件个人需求的安装方案。 #### 执行安装命令 假设目标是在 Linux 上运行带有 CUDA 支持 (例如CUDA 11.7)PyTorch 2.0 版本,并且已经确认本地机器上存在兼容版本的 NVIDIA GPU 及驱动程序,那么可以通过终端执行下面这条命令来进行安装: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 此命令会自动下载对应于指定 CUDA 版本(这里指 cu117 表示 CUDA 11.7)的相关依赖项并将其安装到当前环境中[^4]。 #### 验证安装成功与否 为了验证是否成功完成了 PyTorch安装过程,可以在 Python 解释器内输入以下几行试代码片段以检查库能否正常加载: ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA support found.') ``` 这段简单的脚本不仅能够显示出所使用的 PyTorch 库的具体版本号,还能检是否有可用的 CUDA 设备支持加速计算任务。
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