关于Pytorch下载并进行部署

今天药忘吃喽~ 2024-03-31 15:43 48阅读 0赞

**目录**

1.关于Pytorch

2.Pytorch环境部署前提条件

3.部署方法

4.测试

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### 1.关于Pytorch ###

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于计算机视觉、自然语言处理等应用程序。  
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。通过torch，我们可以很便捷地调用封装好的api，避免了自己去封装一个基本的网络类型。

### 2.Pytorch环境部署前提条件 ###

首先，本次环境部署主要基于Anaconda进行。

其次，Pytorch的部署必须满足以下条件：

*  使用的python环境必须是64位。可以在ananconda propt中通过conda info命令查得：![62baad1e7a7a480e95d3cd0c63fa57d1.png][]我们可以从清华镜像网站文件目录中查得，win32平台下是不包含pytorch包的，所以需要使用win64平台进行部署：![af9999ca57c34e86a9be696a11b6a342.png][]
 *  Pytorch的版本需要和python版本对应，否则会无法导入，版本对应关系如下：

![1f25d2d2e82047109fa7fa7c8dc5b990.png][]

### 3.部署方法 ###

在确保了上述条件后，可以开始部署PyTorch环境。

部署Pytorch环境具体可分为下载cuda包、torch包、torchversion包三个过程。

为了加快Pytorch包下载速度，我们可以配置清华镜像：

在用户文件夹中创建.condarc文件夹，输入以下内容

![6cf0197d725b4da9a23422e95fdc0407.png][]=

channels:
      - defaults
      - conda-forge
    show_channel_urls: true
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

然后在anaconda创建后的虚拟环境中，输入对应命令，进行下载：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6

我们也可以指定对应的版本号：

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2

注意命令最后不要夹-c python，否则会使用默认的channels进行下载，而不使用清华镜像。

若还是无法下载，建议直接到 [清华镜像网站][Link 1] 寻找对应的torch包，本地下载会比较快：

![bf21eb74e3f0417caecb5899856d1911.png][]

![5c88a945bd5949a4a16738ef82b82d92.png][]

选择对应的python版本、cuda版本下的torch包：

![3f4da772441f459baeac351ce330c985.png][]

torchverison包也一样，版本对应参考上文。

cuda包下面文件夹中：

![d9fa9f0528d24f67864e34bdc9209909.png][]

![9017b176a5a84a92a93cd9be6c94db4c.png][]

cudnn和cuda版本之间是对应版本的，根据选择好的cuda选择对应的cudnn即可

下载完成后，将压缩包放入操作文件夹中，执行以下命令：

conda install --use-local  pytorch-1.6.0-py3.8_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2

pytorch-1.6.0-py3.8\_cuda102\_cudnn7\_0.tar.bz2为你下载的压缩包名称

将cuda、cudnn、torch、torchversion四个包安装完成之后，即完成可pytorch环境部署。

### 4.测试 ###

打开pycharm，输入以下代码：

import torch
    print(torch.__version__)

输出你的pytorch版本即为部署成功：

![b20d3cd2901e41d894368d67fa357931.png][]

[62baad1e7a7a480e95d3cd0c63fa57d1.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/62baad1e7a7a480e95d3cd0c63fa57d1.png
[af9999ca57c34e86a9be696a11b6a342.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/31056e454a334c4a8183ea7e9316af2d.png
[1f25d2d2e82047109fa7fa7c8dc5b990.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/fe934f453ad146549550e7edaa860096.png
[6cf0197d725b4da9a23422e95fdc0407.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/1391b6a34c0443dfb21dded864ea2b94.png
[Link 1]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/
[bf21eb74e3f0417caecb5899856d1911.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/63184fd9b2514e51887c74bbe387b4ad.png
[5c88a945bd5949a4a16738ef82b82d92.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/63efe70d5d1a4dbb9a8d94413f706cec.png
[3f4da772441f459baeac351ce330c985.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/d7a52b56b8994bff81172e1fd58269a2.png
[d9fa9f0528d24f67864e34bdc9209909.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/4d4c807fe201470dbab098a3d2ddf6d9.png
[9017b176a5a84a92a93cd9be6c94db4c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/f4463dd918984180b436e6ec4030c775.png
[b20d3cd2901e41d894368d67fa357931.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/8934640b770446e1b216b7893a6e19d5.png