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。
该文章已生成可运行项目,

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。

 

 

本文章已经生成可运行项目
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Conda环境中通过PIP安装PythonPyTorch CPU版本,并使用清华镜像源的问题。首先,我需要理清楚用户的需求可能的步骤。 用户提到的是Conda环境,但想用PIP安装,同时使用清华的镜像源。这涉及到两个部分:Conda环境的设置PIP源的配置。可能用户已经有一个Conda环境,或者需要新建一个。然后,他们想用PIP安装PyTorchCPU版本,而不是GPU版本,所以安装命令需要对应正确的版本。 首先,我应该确认用户是否需要创建新的Conda环境。通常,使用Conda的话,会先创建环境,然后激活环境,再在环境中安装包。但用户可能已经有现有的环境,所以需要通用步骤。 然后,配置清华源。对于Conda来说,配置清华源可以加快安装Conda包的速度。但用户这里是想用PIP安装,所以可能需要同时配置Conda的源PIP的源?或者用户只需要配置PIP的源,因为用PIP安装PyTorch? 不过,用户的问题明确指出要通过PIP安装,但可能他们希望同时设置Conda的镜像源,以便其他包的安装更快。所以可能需要在回答中包含CondaPIP两者的清华源配置。 接下来,安装PythonPyTorch CPU版本。这里需要注意,Python通常是通过Conda安装的,当创建环境时指定Python版本,例如:conda create -n env_name python=3.8。但用户可能已经有一个环境,或者他们想用PIP安装Python?这不太对,因为Python本身通常由Conda管理,而PIP用于安装Python包。所以这里可能用户是想在Conda环境中,用PIP安装PyTorchCPU版本,而Python版本是在创建Conda环境时指定的。 所以步骤可能包括: 1. 创建Conda环境并指定Python版本,使用清华的Conda源。 2. 激活环境。 3. 配置PIP的清华源。 4. 使用PIP安装PyTorch CPU版本。 现在,关于PyTorch安装命令。PyTorch的官方安装命令通常包括-c pytorch或其他通道,但如果用户使用PIP安装,并且配置了清华的镜像源,应该可以直接用pip install torch torchvision torchaudio,但需要确认清华镜像源是否有这些包。清华的PyPI镜像源应该包含这些包,所以配置好PIP的全局镜像源后,直接安装即可。但PyTorchCPU版本可能需要特定的版本说明,比如在PyTorch官网上,选择CPU版本会生成对应的pip命令,例如:pip install torch==1.9.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,但这样可能不会走清华源。所以用户可能希望完全通过清华源来安装,这时候需要确认是否有对应的CPU版本包在清华源中。 不过,可能清华的镜像源只是镜像了PyPI上的包,而PyTorch的官方发布在PyPI上也有CPU版本。例如,直接使用pip install torch torchvision torchaudio,当使用清华源时,应该能够自动下载CPU版本?或者是否需要额外参数? 这里可能需要澄清:PyTorch的PyPI上的包默认是CPU还是GPU?根据PyTorch官网,当通过pip安装时,会根据系统自动选择,但如果没有CUDA,则会安装CPU版本。或者可能需要明确指定版本。比如,在PyTorch官网的选择中,选OS、Package等,比如选pipCPU,会给出命令:pip install torch torchvision torchaudio。所以可能用户只需要正常安装,而镜像源已经配置,就可以通过清华源下载这些包。 所以整体步骤应该是: 1. 配置Conda的清华源(如果用户需要创建新环境时用Conda安装Python,则配置Conda源可以加速Python的安装) 2. 创建Conda环境,指定Python版本 3. 激活环境 4. 配置PIP的清华源 5. 使用pip安装PyTorch CPU版本及相关包 另外,用户提到的是安装“python”pytorch”,但Python通常是在创建环境时由Conda安装的。例如:conda create -n myenv python=3.8。所以用户可能的问题在于如何正确设置镜像源,以便在创建环境安装包时使用清华源。 现在,我需要将这些步骤整理成清晰的指导,同时确保命令正确。 可能的步骤: 1. 配置Conda清华源:包括添加清华的Conda channels,设置显示通道URL。 2. 创建Conda环境并安装Python:使用conda create命令。 3. 激活环境。 4. 配置PIP清华源:使用pip config set global.index-url。 5. 使用pip安装PyTorch CPU版本:直接pip install torch torchvision torchaudio,或者需要其他参数? 需要验证PyTorch安装命令是否在配置了清华源后正确安装CPU版本。例如,当执行pip install torch时,清华源会提供哪个版本?如果用户不需要GPU支持,那么安装的应该就是CPU版本。或者是否需要明确指定? 根据PyTorch官方文档,当通过pip安装时,默认会下载预编译的二进制文件,如果系统不支持CUDA,则会安装CPU版本。或者是否在PyPI上的torch包是CPU版本?可能需要进一步确认。 不过,根据经验,PyPI上的torch包在LinuxWindows上是CUDA版本的,而MacOS上是CPU版本。例如,在PyTorch官网上,当选择pip安装方式时,如果选择CUDA版本,会给出带有cuXXX标签的版本,否则给出CPU的。但可能用户需要明确指定版本。例如,对于CPU版本,在PyTorch官网上选OS=Linux, Package=pip, Compute Platform=CPU,得到的命令是: pip install torch torchvision torchaudio 所以,如果清华镜像源中有这些包,那么用户配置了清华源后,直接运行这个命令即可安装CPU版本。 综上,用户的步骤应该是: 1. 配置Conda清华源(如果用户需要创建环境时使用Conda安装Python) 2. 创建环境:conda create -n myenv python=3.8 3. 激活环境:conda activate myenv 4. 配置PIP清华源 5. 安装PyTorch CPU版本:pip install torch torchvision torchaudio 现在,确保这些步骤中的命令正确。例如,配置Conda清华源的命令是否正确?参考用户提供的引用,用户可能已经给出了一些配置命令: 引用中的conda配置清华源的命令是: 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 所以这些需要包含在步骤1中。 而PIP的配置是: pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 所以步骤4就是这个命令。 接下来,安装PyTorch的命令就是普通的pip install,但用户需要确认安装的是CPU版本。例如,检查安装后的torch是否有cuda支持。不过,这可能超出了用户的当前问题范围,用户可能只需要正确的安装命令。 最后,需要生成相关问题,比如如何验证安装是否成功,如何检查PyTorch是否使用CPU,或者如何解决安装中的依赖问题等。</think>### 分步指南 #### 1. **配置Conda清华镜像源** 打开终端,依次执行以下命令添加清华源加速Conda包下载: ```bash 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 ``` 验证配置是否生效: ```bash conda config --show channels ``` 若输出包含清华源地址,则配置成功[^3]。 #### 2. **创建Conda环境并安装Python** 新建一个名为`myenv`的环境(Python版本按需替换,例如3.8): ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 激活环境: ```bash conda activate myenv ``` #### 3. **配置PIP清华镜像源** 在激活的环境中配置PIP使用清华源: ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 验证配置: ```bash pip config list ``` 若输出包含清华源地址,则配置成功[^1]。 #### 4. **安装PyTorch CPU版本** 执行以下命令安装PyTorch及其相关库(CPU版本): ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 该命令会从清华镜像源自动下载CPU版本的PyTorch包。 #### 5. **验证安装** 在Python交互环境中输入以下代码检查PyTorch是否安装成功: ```python import torch print(torch.__version__) # 输出版本号,如1.9.0 print(torch.cuda.is_available()) # 输出False(表示当前为CPU版本) ``` --- ### 关键点总结 - **CondaPIP镜像分离配置**:Conda用于管理环境,PIP用于安装Python包,需分别设置镜像源。 - **PyTorch版本选择**:直接通过`pip install torch`会默认安装CPU版本(无CUDA依赖)[^2]。 - **环境隔离**:建议为每个项目创建独立Conda环境,避免依赖冲突。
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