pip安装pytorch清华_PyTorch在Windows下的安装 深藏阁楼爱情的钟 2023-01-02 05:19 132阅读 0赞 ![9c314679982f9e4068110a7b92fcd792.gif][] 简介 PyTorch进行神经网络的学习十分有用, 但是,其在中国大陆的安装包下载十分缓慢。这里介绍一下我在Windows10中安装PyTorch的过程与建议。 系统配置 Windows 10 Anaconda环境 Python 3.7 无CUDA内核显卡 版本选择 进入PyTorch的官网:https://pytorch.org/get-started/locally/ 之后,在页面下方,你会发现需要选择以下几个信息以继续安装: ![8bb903b4a94b94c4fd24b93a18697421.png][] **PyTorch Build** 这个默认都是选择稳定版的,即Stable的版本 **Your OS** 这个是选择你的操作系统。可以是Windows,苹果Mac或者Linux。我的系统是Windows 10,所以选择Windows **Package** 这个就是你用什么方式安装PyTorch,一般如果你的家里网络条件好,选择conda就可以。但是如果你用conda发现总是下载很慢,建议使用pip安装。 这里我就是苦逼用conda下载了三天三夜都失败了的人,所以选择了pip安装。 **Language** 这个是你电脑中安装的Python版本。 进入cmd,在命令行中输入以下命令: python --version 看到以下图片,就可以确定你现在装的python版本,针对你的版本,选择相应的PyTorch版本。 ![721bb0d377b2ae7c16cd3728498d7e4a.png][] **CUDA** CUDA的选择与你的机器中安装的显卡有关。 只要你的显卡有CUDA的核心就行了。具体的信息可以参考这个网址: https://www.nvidia.cn/object/cuda\_learn\_products\_cn\_old.html 如果你的电脑显卡有CUDA的核心,则可以选择CUDA对应的版本。 如果你的电脑是集成显卡或者不支持CUDA核心,那就将CUDA选为“None” 安装PyTorch与Torchvision 根据前面的选择,我的电脑最终版本如下: ![139fe8f75dfa41734fbdfecb035478f8.png][] 下载安装包到本地 这里需要提醒一下,PyTorch的版本在国内下载是非常非常非常慢的,去网上搜一搜遍地都是下载慢的哀嚎声。而且近期清华与科大的镜像都被封了,就导致了直接使用PyTorch官网推荐的语句很难安装。 因此,建议大家在Package一项中选择“pip”安装,然后在“Run this Command”这一栏,直接复制代码中的两个网址, 以我上面的版本选择为例,即在新的浏览器页面中直接输入: https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 声明一下:有CUDA的版本,Torch包大概680M左右,普通CPU的版本大概95M。 关于下载速度的问题,如果你手机有流量,建议用4G试试,我就是用的自己手机热点,下载了CUDA版本+CPU版本,一共花了不到20分钟,花了4个G左右的流量才下载好。 安装 以管理员身份运行cmd 输入如下代码(将红色部分替换为下载的安装包的存放路径): pip install C:\Users\XXX\Desktop\torch-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 再输入代码(将红色部分替换为下载的安装包的存放路径): pip install C:\Users\XXX\Desktop\torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 卸载Pytorch 以管理员身份运行cmd 输入如下代码: pip uninstall torch 再输入如下代码: pip uninstall torchvision 测试包安装成功 以管理员身份运行cmd 输入:python 输入如下代码: from __future__ import print_function import torch x=torch.rand(5,3) print(x) ![6e1421933ff5014cb4c6d854b92f64d2.png][] 测试GPU驱动与CUDA的正常,则输入如下代码: import torch torch.cuda.is_available() -------------------- 作者:Orange\_Spotty\_Cat 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/Orange\_Spotty\_Cat/article/details/90518752![20982336209bf172ee73596576c5f432.png][] 推荐阅读 统计学公开课大盘点 统计学中的常用符号 机器学习包含哪些学习思想? 机器学习、深度学习思维导图 信息熵、条件熵、联合熵、互信息、相对熵、交叉熵 用手机玩转BP神经网络 ![22ffcf59099f5ee24acdfc6853e7ee2a.png][]点赞,转发,支持作者 ![bae6fb58457a706c6d179c0e69af1dcd.gif][] [9c314679982f9e4068110a7b92fcd792.gif]: /images/20221120/f026379bfec741238cf2c9debd9685a2.png [8bb903b4a94b94c4fd24b93a18697421.png]: /images/20221120/017137a3cd794921b1ff9931ff4dfffa.png [721bb0d377b2ae7c16cd3728498d7e4a.png]: /images/20221120/d041c9dc74a042e189af6796850c8223.png [139fe8f75dfa41734fbdfecb035478f8.png]: /images/20221120/3773715dab194801bff793fb32e0dc6d.png [6e1421933ff5014cb4c6d854b92f64d2.png]: /images/20221120/638d3ac9c50349fd872d128f8d258539.png [20982336209bf172ee73596576c5f432.png]: /images/20221120/4efb656508a64ba98a1c66c9da0c63e2.png [22ffcf59099f5ee24acdfc6853e7ee2a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/22ffcf59099f5ee24acdfc6853e7ee2a.png [bae6fb58457a706c6d179c0e69af1dcd.gif]: /images/20221120/3551de38be2a46968e93779f610e05e7.png
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