Ubuntu16.04 中 pip 使用清华源快速安装 pytorch 0.4.1

本文提供在Ubuntu16.04环境下,使用Python3.x进行PyTorch0.4.1安装的三种方法。包括直接使用pip安装、通过清华源加速安装以及先下载whl文件再进行安装的详细步骤。每种方法都有其优缺点,例如使用清华源可以极大提升下载速度,而直接下载whl文件则更加稳定可靠。

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  • 环境
    Ubuntu 16.04
    python3.x

总结了几种pip安装 pytorch 0.4.1 的方法:

  • 方法1
    pip直接安装

    pip install torch==0.4.1
    

    缺点:下载速度特别慢,而且可能中断,然后又得重新下载

  • 方法2
    pip 使用清华源快速安装 pytorch 0.4.1

    pip install torch==0.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    

    优点:下载速度特别快,可达5M/s
    缺点:由于下载速度快,也可能中断,然后又得重新下载

  • 方法3
    先wget下载whl,再pip安装

    wget https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f9/4e/1bcb4688b7506c340ca6ba5b9f57f4ad3b59a193bba365bf2b51e9e4bb3e/torch-0.4.1-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
    
    pip install torch-0.4.1-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
    

    优点:下载速度特别快,可达5M/s,且稳定可靠,whl下载后可复用

    注:wget 的下载地址在‘方法2’中可以看到,如下:
    在这里插入图片描述

其他

  • 安装pytorch的其他版本也如上:
    pytorch0.4.0
    pytorch0.4.1
    pytorch1.0.0
    pytorch1.0.1
    pytorch1.0.1.post2pytorch0.4.0
    pytorch0.4.1
    pytorch1.0.0
    pytorch1.0.1
    pytorch1.0.1.post2
    pytorch 1.1.0
    pytorch 1.2.0
    pytorch 1.3.0
    pytorch 1.3.1

    pytorch 1.1.0
    pytorch 1.2.0
    pytorch 1.3.0
    pytorch 1.3.1

### PyTorch 环境配置与安装完整流程 #### 准备工作 为了确保顺利安装PyTorch,在开始之前需确认操作系统的版本以及Python解释器的版本。对于Ubuntu 16.04系统,推荐使用Anaconda作为包管理工具来创建独立的工作环境[^1]。 #### 创建虚拟环境 通过Anaconda创建一个新的Python环境可以有效隔离不同项目的依赖关系。执行如下命令建立名为`pytorch_env`的新环境,并指定Python版本为2.7: ```bash conda create -n pytorch_env python=2.7 ``` 激活新建的环境以便后续安装所需的库文件: ```bash source activate pytorch_env ``` #### 安装Jupyter Notebook及其他必要组件 为了让新环境中能够正常使用Jupyter Notebook服务,还需额外安装`ipykernel`模块以注册该环境下的内核给Notebook识别: ```bash conda install -c anaconda ipykernel python -m ipykernel install --user --name pytorch_env ``` #### 配置CUDA和cuDNN支持 鉴于目标平台已配备NVIDIA GPU硬件设施及其驱动程序,因此建议同步部署对应的CUDA Toolkit v8.0及配套的cuDNN SDK v5.x版本,从而加速深度学习算法运算效率。具体步骤可参照官方文档指引完成设置[^3]。 #### 安装PyTorch及相关扩展库 最后一步则是利用pip工具下载安装特定于所选CUDA版本(此处为v8.0)的PyTorch发行版连同其视觉处理子库`torchvision`: ```bash pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.1-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install torchvision==0.2.1 ``` 以上指令适用于早期版本组合;针对最新发布的软件栈,请访问官方网站获取更新后的兼容列表并调整相应链接地址[^4]。 #### 测试安装成果 启动Python交互界面或者编写简单的测试脚本来验证整个框架能否正常运作,比如尝试导入核心模块而不抛出异常即视为成功: ```python import torch print(torch.__version__) x = torch.rand(5, 3) print(x) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA detected') ```
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