pytorch安装详细步骤[通俗易懂]

pytorch安装详细步骤[通俗易懂]环境:win10+anaconda注:anaconda安装步骤略,以下步骤默认anaconda已安装。(三)安装pytorch3.1创建虚拟环境<1>打开anacondaprompt<2>打开AnacondaPrompt之后,在命令行输入:condacreate–namepytorchpython=3.8.1注意,这里的pytorch是虚拟环境的名称,可随意取。3.8.1是我机器上的python版本,可结合自己安装的python版本灵活

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

(一)win—配置tensorflow-GPU

直接查看这条链接即可:win-配置tf-GPU
本人用的conda和tensorflow-GPU版本下载:提取码:98ot
环境:win10+anaconda
注:anaconda安装步骤略,以下步骤默认anaconda已安装。

(二)安装 pytorch

2.1 创建虚拟环境

<1> 打开anaconda prompt
在这里插入图片描述
<2>打开 Anaconda Prompt 之后,在命令行输入:

conda create --name pytorch python=3.8.1

注意,这里的 pytorch 是虚拟环境的名称,可随意取。3.8.1是我机器上的python版本,可结合自己安装的python版本灵活变换。

<3>继续下列命令,进入我们创建的 pytorch 虚拟环境:

activate pytorch

在这里插入图片描述

2.2正式安装pytorch

<1>打开 PyTorch 官网安装页面pytorch 官网链接
请添加图片描述
注意:如果笔记本有独立显卡(NVIDIA)的话,可以如上选择对应的CUDA版本,否则选择CPU。
<2>引入镜像源

  • 本人采用的方法
    在pytorch虚拟环境下,创建.condarc文件
    在这里插入图片描述
    在虚拟环境中输入如下命令:
conda config --set show_channel_urls yes
  • 之后在自己电脑的用户文件下找到一个.condarc文件
    请添加图片描述
    用记事本打开这个文件,然后用如下代码代替其中的内容:
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - 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
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

记住.condarc配置好后一定要保存。

  • 或者使用清华镜像源
    在浏览pytorch安装帮助的相关帖子时有人说清华源停止镜像了,但是现在清华源已经恢复提供镜像了,所以还是可以用的。附上清华源Anaconda镜像使用帮助,大家可以读一下这段帮助(不读也没关系下面给出详细步骤)。

<3> 复制<1>图片中的 Run this Command 的命令:如下

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

复制这条命令在 Anaconda Prompt 里输入。

2.3 验证是否安装成功

是否安装成功分两个方面。

  • 一个是在prompt里面

(1)在命令行左边为 pytorch 环境中,输入 python

(2)之后,输入 import torch,如果没有报错,意味着 PyTorch 已经顺利安装了。

  • 一个是在jupyter notebook里面调用
    首先,在菜单中打开Anaconda Prompt,然后安装插件。
    命令行输入:
conda install nb_conda

然后进入创建的pytorch环境,命令行输入:

conda install ipykernel

安装成功的样子如下:
在这里插入图片描述
进入Anaconda中可查看,多了pytorch框架:
请添加图片描述

(三)本文参考链接如下:(感谢各位大佬)

WIN10下pytorch环境配置(安装了半天的血泪史)
WIn10+Anaconda环境下安装PyTorch(避坑指南)
win10下使用anaconda安装pytorch(清华镜像)
如何让Jupyter Notebook支持pytorch

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/152765.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • Python gzip和bz2模块 读写.gz 和.bz2压缩文件

    Python gzip和bz2模块 读写.gz 和.bz2压缩文件读写压缩文件问题你想读写一个gzip或bz2格式的压缩文件。解决方案gzip和bz2模块可以很容易的处理这些文件。两个模块都为open()函数提供了另外的实现来解决这个问题。比如,为了以文本形式读取压缩文件,可以这样做:#gzipcompressionimportgzipwithgzip.open(‘somefile.gz’,’rt’)asf:…

    2022年5月23日
    36
  • PHP 开源软件《个人管理系统》——修改密码

    PHP 开源软件《个人管理系统》——修改密码

    2021年8月19日
    72
  • JMETER安装与配置教程

    JMETER安装与配置教程1.前言ApacheJMeter是一款纯java编写负载功能测试和性能测试开源工具软件。2.方案理由1、不依赖界面,服务正常启动,传递参数明确便可添加测试用例执行测试。2、测试脚本不用编程,熟悉http请求和业务流程,就可以编写测试用例。3、测试脚本维护方便,可将测试脚本复制,并且可以将某一部分单独保存。4、可以跳过页面限制,向后台程序添加非法数据,测试后台程序的健壮性。5、Jme…

    2022年5月30日
    59
  • SPPnet详解

    SPPnet详解RCNN系列:RCNN,SPPNet,FastRCNN,FasterRCNN,R-FCN。作者是何凯明SPPNet出现的原因之前的网络,比如LeNet,AlexNet,ZF,VGG等,它们的输入都是固定大小的,为什么要固定大小呐?原因就在最后连接的全连接层上。全连接层的输入一定是固定大小的。这一点很容易理解,因为全连接层网络就是传统的神经网络,传统的神经网络的输入层必定是固定大小的。而卷积神经网络的conv层的输入并不需要固定大小,那么conv层不用固定大小,FC层的输入又要固定大小,那么在这两

    2022年6月8日
    46
  • log4j.properties 详解与配置步骤[通俗易懂]

    log4j.properties 详解与配置步骤[通俗易懂]一、入门实例1.新建一个JAva工程,导入包log4j-1.2.17.jar,整个工程最终目录如下2、src同级创建并设置log4j.properties###设置###log4j.rootLogger=debug,stdout,D,E###输出信息到控制抬###log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAp…

    2022年9月30日
    2
  • 并查集union操作_数据库递归查询语句

    并查集union操作_数据库递归查询语句本文主要介绍解决动态连通性一类问题的一种算法,使用到了一种叫做并查集的数据结构,称为Union-Find。更多的信息可以参考Algorithms 一书的Section1.5,实际上本文也就是基于它的一篇读后感吧。原文中更多的是给出一些结论,我尝试给出一些思路上的过程,即为什么要使用这个方法,而不是别的什么方法。我觉得这个可能更加有意义一些,相比于记下一些结论。

    2025年8月7日
    3

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号