深度学习环境配置——（4）PyTorch安装

参考内容：

 PyTorch 最新安装教程（2021-07-27）_ZSYL的博客-优快云博客_pytorch 安装

Conda修改 Anaconda 默认镜像源（Collecting package metadata (current_repodata.json): failed）_ZSYL的博客-优快云博客

Conda报错：Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve._阿言Eric的博客-优快云博客

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目录

1、创建PyTorch环境

2、配置清华镜像源（Conda修改 Anaconda 默认镜像源）

生成 .condarc 文件

记事本打开 .condarc 文件，重写其中的内容。

3、安装PyTorch

 4、报错解决方法

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下载地址：

https://pytorch.org/

1、创建PyTorch环境

 具体可参考之前环境的创建http://t.csdn.cn/rGtBY

conda create -n PyTorch python=3.8

激活创建的PyTorch虚拟环境

返回base环境

conda deactivate  # 关闭

2、配置清华镜像源（Conda修改 Anaconda 默认镜像源）

PyTorch有点大，建议配置镜像源

• 生成 .condarc 文件

 在 Anaconda prompt 命令窗口，中输入：

conda config --set show_channel_urls yes

产生的.condarc文件默认路径是C:\Users\{user_name}\.condarc

• 记事本打开 .condarc 文件，重写其中的内容。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

在 Anaconda prompt 命令窗下，运行以下命令清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

conda clean -i

注意：

如果 安装包 or 创建虚拟环境 过程中出现以下网络连接错误：CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url，一定要修改.condarc 文件中：把 https 换为 http。

3、安装PyTorch

进入官网后选择对应的CUDA版本 

 

复制官方提供的命令

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

进入PyTorch环境 ，执行命令

conda activate PyTorch

 4、报错解决方法

遇到Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.这个问题，可能是conda的版本低了，需要升级。

先执行下面代码：

conda update --all

报错后继续执行提示的代码：

conda update --prefix /opt/anaconda3 anaconda

执行完毕后，重新执行一下下面的代码：

conda update --all