PyTorch的安装与配置

最新推荐文章于 2025-04-07 13:06:40 发布
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分类专栏： 基础 文章标签： python pytorch 深度学习
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本文详述了PyTorch的安装过程，包括CUDA、Anaconda和PyTorch的安装，以及验证安装成功的步骤。文章还介绍了如何解决安装过程中可能出现的网络错误和权限问题，适合初学者参考。

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PyTorch的安装与配置

文章目录

【实验描述】

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。

本次试验，我们的任务是完成PyTorch的下载安装，及其工作环境的配置，并以几个简单的小例子来了解PyTorch的几个特性。

【实验目的】

完成PyTorch的下载安装，及其工作环境的配置。然后完成几个PyTorch相关特性的例子，以验证其是否成功，

【实验原理】

PyTorch和Tensorflow是目前最为火热的两大深度学习框架，Tensorflow主要用户群在于工业界，而PyTorch主要用户分布在学术界。目前视觉三大顶会的论文大多都是基于PyTorch，如何快速入门PyTorch成了当务之急。

由于PyTorch拥有可以使用GPU加速的功能，所以在安装PyTorch前，需要安装合适版本的CUDA。此外，python无疑也是PyTorch可以有效运行的必要前提，而为了方便环境的配置以及包的管理和安装，所以我们选择了安装Anaconda来实现环境的配置。

【实验环境】

Windows10

Python3.8

Anaconda3

PyTorch

【实验内容】

  • 安装cuda；

  • 安装anaconda；

  • 安装pytorch

  • 简单验证pytorch是否安装成功

  • 简单体验PyTorch的几个特性（GPU加速与自动求导）

【实验步骤】

1、安装cuda

（1）首先进入官网选择合适版本的cuda（注意尽量不要选cuda11.1，因为没有对应版本的PyTorch）
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

（2）等待下载安装包，下载完毕后开始安装。

若选择精简安装即在默认地址自动安装默认的功能；若选择自定义安装，则需要选择自己要安装的功能列表和安装的地址。
在这里插入图片描述

如

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