conda安装Pytorch下载过慢解决办法(11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装方法)

目录

添加清华源

安装PyTorch

3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法(Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1)

7月23日更新ubuntu下pytorch1.1安装方法(通过pip)

11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装(通过conda)

如何查看能不能用清华源加速你的pytorch安装


pytorch最近已经更新到了稳定版本的1.0.1,从Pytorch官网上可以看到有多种安装方式:

比较常见的方法是通过pip和conda安装,当使用conda安装的时候,可能会遇到下载过慢的问题,尤其是文件:pytorch-1.0.1-py3.6_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2,下载的时候可能会遇到无尽的等待。这里推荐用清华源替代默认conda源的方法,可以解决下载过慢的问题。

清华conda源地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

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

根据Python和CUDA选择对应的版本,然后官方给出提示可通过运行:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
但是这里一定要注意,去掉-c pytorch,安装的时候才会默认从清华源下载相应的包,因此这里用命令行:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0

接着等待安装成功就好了(注意到画红框的部分已经默认源替换为tsinghua源了)。

最后可以通过命令行验证一下,可以看到已经正确安装PyTorch1.0.1。

以下是在Ubuntu系统下使用Miniconda安装PyTorch的详细步骤: ### 1. 安装Miniconda 首先,需要从Miniconda的官方网站下载适用于Linux的安装脚本。打开终端,执行以下命令下载安装脚本: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 下载完成后,运行安装脚本: ```bash bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 安装过程中,按照提示进行操作,如阅读许可协议、选择安装路径等。安装完成后,需要初始化Miniconda: ```bash source ~/.bashrc ``` ### 2. 创建并激活新的conda环境 为了避免与其他项目的依赖冲突,建议创建一个新的conda环境来安装PyTorch: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 ``` 这里创建了一个名为`pytorch_env`的环境,使用Python 3.8版本。创建完成后,激活该环境: ```bash conda activate pytorch_env ``` ### 3. 安装PyTorch 访问PyTorch官方网站(https://pytorch.org/get-started/locally/ ),根据自己的CUDA版本、操作系统等条件选择合适的安装命令。例如,如果使用CPU版本的PyTorch,可以执行以下命令: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 如果系统支持CUDA,且CUDA版本为11.3,可以使用以下命令: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` ### 4. 验证安装 安装完成后,可以在Python中验证PyTorch是否安装成功。在终端中输入`python`进入Python交互环境,然后执行以下代码: ```python import torch print(torch.__version__) ``` 如果没有报错,并且成功打印出PyTorch的版本号,则说明安装成功。 ### 示例代码 以下是一个简单的PyTorch示例代码,用于验证PyTorch是否可以正常运行: ```python import torch # 创建一个张量 x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) y = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0]) # 计算两个张量的和 z = x + y print(z) ```
评论 75
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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