Pytorch安装

最新推荐文章于 2024-09-02 14:37:16 发布
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#pytorch #深度学习 #python

本文档详细介绍了如何在计算机上安装CUDA和cuDNN，以及如何为Python环境配置Pytorch。首先，从Pytorch官网选择合适的CUDA版本进行下载，然后通过conda创建并激活虚拟环境，接着使用pip3安装指定版本的Pytorch、torchvision和torchaudio。最后，验证安装是否成功，只需在Python环境中导入torch模块。
部署运行你感兴趣的模型镜像

首先安装配置好CUDA和cuDNN，参考我之前的一篇笔记。

CDUA安装

1、Pytorch下载

在Pytorch官网 根据对应版本选择下载：

 复制command。

打开cmd，创建虚拟环境：

conda create -n Pytorch python==3.7

然后激活环境：

conda activate Pytorch

然后安装Pytorch，安装时间会有点久~

pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio===0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

检验是否安装成功：

输入 python ，import torch 即可 

 

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PyTorch安装
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09-19
以下是几种常见的PyTorch安装方法： #### 使用Anaconda安装 1. 在清华源等镜像网站，查询Python与PyTorch对应版本[^1]。 2. 使用Anaconda创建虚拟环境，并指定Python版本。例如创建一个名为`pytorch_env`，Python版本为3.8的虚拟环境，命令如下： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 ``` 3. 激活虚拟环境： ```bash conda activate pytorch_env ``` 4. 在虚拟环境中安装CUDA驱动（如果需要使用GPU加速），可通过`nvcc -v`查看已安装的CUDA版本，根据该版本在清华源找到配套的PyTorch [^1][^2]。 5. 配置清华源以加速下载，运行以下命令： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 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 ``` 6. 安装PyTorch，注意要删除`-c pytorch`，使安装走清华镜像的channel [^4]。具体安装命令可根据所需的CUDA版本、PyTorch版本等在PyTorch官网获取。例如安装支持CUDA 11.3的PyTorch： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 ``` #### 本地安装包安装 如果使用本地安装包，安装包格式通常为`tar.gz`。在安装PyTorch的时候要先安装指定的驱动、CUDA、CUDNN等。例如安装的是CUDA 10.1（可通过`nvcc -v`查看），则需在清华源找到配套的PyTorch [^2]。 #### 安装后测试 安装完成后，可通过以下代码测试PyTorch是否安装成功： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 如果使用GPU，检查CUDA是否可用 ```
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