安装老版torch可能遇到的问题

已于 2024-09-19 11:17:27 修改
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文章标签： python
于 2024-09-04 21:42:57 首次发布
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安装老版的pytorch，首先会使用conda执行下条命令：

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

报错提示：conda中所包含通道都无法成功安装 torchvision==0.6.0

17d3e43835ba4f59b24f5c638c7b6803.png

解决方法： 先尝试使用conda安装pytorch和cudatoolkit；再使用pip安装对应版本的torchvision16725f4da81c478783940304bfec9411.png

 

仅是个人遇到的困难及解决方法，希望能给大家提供一些解决问题的思路 。（个人喜欢优先使用pip安装，再使用conda）

 

解决pytorch==1.5.0安装torchvision==0.6.0报错问题
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ERROR: No matching distribution found for torchvision==0.6.0 错误。
安装torch中出现的问题以及解决方法
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03-02 2063
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如何安装旧版本的Pytorch
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安装旧版本的Pytorch——使用Anaconda虚拟环境。
旧版本pytorch的安装（成功安装版）
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03-21 9321
注：有一些过程未进行截图，仅有文字描述（会尽量详尽），希望你们可以耐心看下去哦^ - ^环境：Win11cuda 12.4（原cuda11.6，已更新）安装版本：GPU版本。
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1.进入anaconda环境 2.输入conda activate pytorch （激活虚拟环境） 3.在虚拟环境下 输入conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add
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系统中共有cuda toolkit、cudnn、anaconda、pytorch、pycharm以及应用平台（比如mmdetection）等软件和环境平台。• Ubuntu的版本在硬件的支持范围内越新越好，pycharm也可以用较新的版本。• 各个软件的版本的选择顺序：应用平台（比如mmdetection）的版本要求-->cuda系列和torch系列以及python版本-->由python版本获得anaconda版本。• 除了pycharm之外，针对不同的cuda，每个用户安装一套版本的软件。
yolov5环境配置过程、问题及解决办法
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07-05 1948
大家好，由此开始我的第一篇博客，也是我机器语言学习的第一篇博客。我于2023年6月底进行了yolov5的环境配置，在此之前我没有python基础和数学基础，因为在准备期末考试，现在才完成环境的配置，我完全是照着这位大佬博客首页做的，但是配置过程中，出现了各种问题，我也是各种解决，下面我会罗列我出现的问题和自己的一些理解和解决办法。需说明：每个人遇到的情况是不一样的。
(pytorch) C:\Users\ThinkPad>pip3 install torch torchvision torchaudio Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none) ERROR: No matchi
最新发布
05-09
在尝试通过 `pip install torch torchvision torchaudio` 进行安装时，如果遇到错误提示 `ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none)` 或者 `No matching ...
Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://download.pytorch.org/whl/cu113 Collecting torch==1.12.1+cu113 Using cached https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch-1.12.1%2Bcu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl (2143.5 MB) Collecting torchvision==0.13.1+cu113 Using cached https://download.pytorch.org/whl/cu113/torchvision-0.13.1%2Bcu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl (4.7 MB) Requirement already satisfied: torchaudio==0.12.1 in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (0.12.1) Requirement already satisfied: typing-extensions in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (from torch==1.12.1+cu113) (4.7.1) Requirement already satisfied: pillow!=8.3.*,>=5.3.0 in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (from torchvision==0.13.1+cu113) (9.4.0) Requirement already satisfied: requests in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (from torchvision==0.13.1+cu113) (2.31.0) Requirement already satisfied: numpy in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (from torchvision==0.13.1+cu113) (1.21.6) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (from requests->torchvision==0.13.1+cu113) (2022.12.7) Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (from requests->torchvision==0.13.1+cu113) (3.4.1) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (from requests->torchvision==0.13.1+cu113) (3.10) Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages (from requests->torchvision==0.13.1+cu113) (2.0.7) WARNING: Ignoring invalid distribution -orch (e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages) WARNING: Ignoring invalid distribution -harset-normalizer (e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages) Installing collected packages: torch, torchvision Attempting uninstall: torch WARNING: Ignoring invalid distribution -orch (e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages) WARNING: Ignoring invalid distribution -harset-normalizer (e:\anaconda3\envs\dcgan\lib\site-packages) Found existing installation: torch 1.12.1 Uninstalling torch-1.12.1:
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在进行Python编程和机器学习任务时，torch是一个非常常用的模块，它提供了一种用于构建和训练神经网络的高级接口。有时，安装过程中遇到的问题可能是由于网络连接不稳定或被防火墙阻止导致的。如果您安装的是GPU版本的torch，还需要确保CUDA和cuDNN的版本与torch兼容。根据您的操作系统和硬件配置，torch有不同的安装选项。请根据您的需求选择正确的安装命令，并确保将命令中的版本号替换为最新的稳定版本。如果您遇到其他依赖项相关的报错，请根据报错信息进行相应的安装或升级操作。
安装pytorch时出现报错无法安装
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1.安装pytorch前一定要确定自己的python版本，最好是3.8或者3.9的，如果是更高版本的，会没有对应得pytorch，报错，这个错也有可能确实没有对应版本的，换一个版本能成功的当我没说。3.后来选择在官网对应网站上下载wheel文件，注意;这个地方一定要看准，torch的版本，cp39指python的版本是3.9，后面是win系统。2.pip install 的时候，修改安装位置找不到对应得设置文件，出现fozen [ ][ ]的问题，解决办法，重装python。
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