PyTorch安装问题解决

本文介绍Caffe2已并入PyTorch项目,并提供详细的PyTorch安装指南,包括依赖项的配置与常见错误的解决方案,如numpy版本冲突和找不到_C.so文件的问题。

现在caffe2被合并到了PyTorch

git clone https://github.com/pytorch/pytorch

pip install -r requirements.txt
sudo python setup.py install

后边报错信息的解决

遇到

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

  File "torch/__init__.py", line 84, in <module>

    from torch._C import *

ImportError: No module named _C

错误的时候,有两种可能:

numpy版本不匹配,使用sudo pip install numpy -I重新安装numpy

找不到_C.so文件。到/usr/local/lib/python2.7/dist-packages下查看是否存在_C.so(文件名必须是这个,如果文件名太长,需要修改成这个)

之后切换到自己目录下重新尝试后,问题解决

转载于:https://www.cnblogs.com/jourluohua/p/9735846.html

### 解决 PyTorch 安装问题的方法 #### 使用虚拟环境安装 PyTorch 为了确保依赖项不会相互冲突并保持系统的整洁,推荐在一个独立的 Python 虚拟环境中安装 PyTorch。这可以通过 `conda` 或者 `venv` 创建一个新的环境来实现[^1]。 对于基于 Anaconda 的用户来说,创建新环境的方式如下: ```bash conda create --name myenv python=3.9 conda activate myenv ``` 一旦进入了目标环境 (如显示 `(myenv)` 提示符),就可以继续按照特定的需求安装 PyTorch 了。 #### 正确选择 PyTorch 版本及其依赖库 当准备安装 PyTorch 时,应当访问官方提供的安装指南页面,并依据自身的硬件条件(比如 CUDA/GPU 支持情况)、操作系统以及已有的 Python 版本来挑选合适的配置选项[^2]。 例如,如果需要安装带有 CUDA 11.0 支持的 PyTorch 1.7.1,则应执行如下命令: ```bash pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 此方法能够精确控制所使用的各个组件的具体版本号,从而减少潜在兼容性问题的发生几率。 #### 加速下载过程 有时由于网络原因可能会导致通过默认源安装的速度较慢。虽然更改 conda 渠道可能对某些包有效,但对于 PyTorch 来说效果有限[^3]。更有效的办法是从国内镜像站点获取资源,具体做法是在 pip 命令中指定额外索引 URL 参数指向一个较快的镜像站地址。 例如使用清华大学开源软件镜像服务作为加速器: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/ ``` 这样可以在一定程度上提高安装效率,缩短等待时间。
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