PyTorch在64位Windows下的Conda安装

本文介绍如何在Windows 10环境下使用Anaconda3安装Pytorch,并确保CUDA和cuDNN正常运行。文章提供了具体的安装命令及测试代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

今天,看一篇paper中用的是pytorch实现,所以安装一下这个框架,以便以后学习,由于之前安装过tensorflow,所以此次安装pytorch很顺利,省去了不少麻烦。


在win10 python3.6开启Pytorch支持:

你需要满足以下条件:

  • Anaconda3 (with Python 3.5/3.6)
  • Windows 64位系统(Windows 7 或 Windows Server 2008 及以上)
  • CUDA 8.0.61
  • cuDNN v5以上
要安装的话,如果你不嫌弃anaconda cloud的网速的话,只需根据自己的系统键入下面的一条命令即可:

conda install -c peterjc123 pytorch_legacy

(我是科学上网的 ,下载速度还可以)

由于我在之前安装了tensorflow,所以省去了安装cuda,cudnn.

  简单测试CUDA与cuDNN是否工作正常的代码:

# CUDA TEST
import torch
x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(xx)

# CUDNN TEST
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(xx))

哈哈,大功告成!

### 使用 CondaWindows安装 PyTorch 并适配 Python 3.8 为了在 Windows 系统上通过 Conda 成功安装适用于 Python 3.8 的 PyTorch,可以按照以下方法操作: #### 方法概述 确保 Anaconda 或 Miniconda 已经正确安装并配置好环境。创建一个新的 Conda 虚拟环境以隔离依赖项,并指定所需的 Python 版本。 #### 创建虚拟环境 运行以下命令来创建一个基于 Python 3.8 的新环境: ```bash conda create -n my_pytorch_env python=3.8 ``` 激活该环境以便后续安装其他软件包: ```bash conda activate my_pytorch_env ``` #### 安装 PyTorch 及其相关组件 根据目标硬件支持情况(CPU/GPU),选择合适的安装方式。以下是两种常见场景下的具体实现方案。 ##### 场景一:仅 CPU 支持 如果不需要 GPU 加速功能,则可以直接执行如下指令完成基础版 PyTorch 部署: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 此命令会自动拉取与当前操作系统匹配的纯 CPU 构建版本[^1]。 ##### 场景二:带 CUDA 支持 (针对 NVIDIA 显卡用户) 对于拥有兼容显卡且希望利用 GPU 提升性能的情况来说,需额外指明所使用的 CUDA Toolkit 版本号。例如要搭配 CUDA 11.x 运行时库的话,可尝试下面这条语句: ```bash conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch ``` 注意调整 `pytorch` 和关联子项目的精确修订级别以及对应的 cuda toolkit 数字组合至最新稳定发行状态[^4]。 验证安装成功与否可以通过导入模块测试简单程序片段确认一切正常运作无误之后再继续深入开发流程即可。 ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA support detected.') ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值