torch 安装的问题

昨天晚上在极客学院学习安装怎么装torch,小伙伴成功的利用官网上的程序安装了torch 我的却不成功

遇到的问题如下,下载下来torch

./install.sh

 显示没有安装 penlight 

随用 sudo apt-get install penlight 

报错:unable to lacate package penlight

在网上查到这个的原因可能是:没有进行

sudo apt-get install update 

完成安装。

在晚上下载了penlight,码神说需要编译。

但是不知道怎么编译。

最后按照:
http://blog.youkuaiyun.com/a130737/article/details/45745467

安装成功。


### 验证 Torch 是否成功安装 要验证 `torch` 是否成功安装,可以通过以下几种方式来进行验证: 1. **导入 `torch` 模块并检查版本** 如果 `torch` 安装成功,可以正常导入模块并查看当前安装的版本号。在 Python 脚本或交互式环境中运行以下代码: ```python import torch print("PyTorch Version:", torch.__version__) ``` 2. **检查 CUDA 是否可用** 如果使用的是支持 GPU 的 PyTorch 版本,可以进一步检查 CUDA 是否可用,并查看当前系统中可用的 GPU 数量[^2]: ```python print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available()) print("Number of GPUs:", torch.cuda.device_count()) ``` 3. **查看 CUDA 版本信息** 如果需要确认 PyTorch 使用的 CUDA 版本是否与系统中安装的版本匹配,可以执行以下代码来获取详细的 CUDA 版本信息[^1]: ```python print("CUDA Version in PyTorch:", torch.version.cuda) ``` 4. **执行张量操作并检查设备** 为了进一步验证 `torch` 是否能够正常运行,可以创建一个张量并将其移动到 GPU 上执行操作。以下代码展示了如何根据 CUDA 可用性选择设备并执行计算[^2]: ```python if torch.cuda.is_available(): x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]).cuda() print("Tensor on GPU:", x) else: x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) print("Tensor on CPU:", x) y = x * 2 print("Result of operation:", y) ``` 5. **检查当前 GPU 设备名称** 如果需要确认具体使用的 GPU 型号,可以打印当前设备的名称信息,以验证是否成功识别到 GPU 设备[^2]: ```python if torch.cuda.is_available(): print("Current Device:", torch.cuda.current_device()) print("Device Name:", torch.cuda.get_device_name(0)) ``` 通过以上步骤,可以全面验证 `torch` 是否成功安装,并确保其与当前系统环境(尤其是 CUDA)的兼容性。 ---
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