ubuntu下pytorch1.3安装方法(清华源)

本文详细介绍了在Ubuntu系统中使用conda创建并配置包含PyTorch 1.3和GPU支持的虚拟环境的过程。通过添加清华源,确保了软件包的快速下载,并提供了从环境创建到激活、安装PyTorch及依赖项,再到环境管理和删除的完整步骤。

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ubuntu下conda pytorch1.3_gpu安装方法

新建环境,避免与基础环境出现冲突
conda create -n pytorch python=3.7

切换到pytorch环境
conda activate pytorch

添加清华源

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

另外为了保险起见,建议同时添加第三方conda源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

安装PyTorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

退出虚拟环境

source deactivate pytorch

删除环境,删除之前必须退出虚拟环境

conda remove -n pytorch --all

### 更改 PyTorch 源至清华大学镜像 对于希望加速软件包安装和更新流程的用户,在Ubuntu 20.04上配置PyTorch使用清华大学镜像源是一个有效的方法。具体操作如下: #### 修改 `~/.condarc` 文件以指向清华镜像 为了更改默认的PyTorch下载地址,可以通过编辑或创建用户的 `.condarc` 配置文件来实现这一点。此文件通常位于用户的主目录下。 如果该文件不存在,则可以手动创建它并加入以下内容以便于利用清华大学提供的Anaconda镜像服务[^1]: ```yaml channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - defaults ``` 上述 YAML 格式的配置指定了新的渠道优先级,其中清华镜像被设为最高优先级,而官方资源作为备选方案。 #### 使用命令行快速修改 另一种更为简便的方式是在终端执行单条指令完成相同的效果: ```bash echo "channels:" >> ~/.condarc && \ echo " - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/" >> ~/.condarc && \ echo " - defaults" >> ~/.condarc ``` 这段 Shell 脚本会向`.condarc`追加必要的通道信息,确保之后所有的PyTorch相关依赖都将尝试从清华大学服务器获取。 #### 更新现有环境中的 PyTorch 版本 一旦成功设置了新源,建议立即运行以下命令刷新当前环境中已有的PyTorch版本,使其能够享受到更快捷的服务: ```bash conda update pytorch torchvision torchaudio -c pytorch ``` 注意这里仍然指定 `-c pytorch` 参数是为了兼容性考虑;实际上由于已经改变了默认频道列表,这条命令也会自动转向清华大学提供的镜像链接进行下载工作。
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