PyTorch分分钟快速安装

PyTorch的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口。
它是由Torch7团队开发,是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。
PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用
但你安装时,发现半天都没进展,就算开启代理都没搞,那怎么下载安装呢?
windows可以这样操作:
然后选择一下你的环境:

复制pip的下载地址:

pip3 install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio===0.10.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

先直接访问torch的直接下载地址,也就是上边-f后边的地址:https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

然后找到需要下载的torch .whl文件:

 

 这时候可以开启代理,大小一个多G,几分钟就下完了。

1.进入到下载目录: cd C:\Users\DELL\Downloads

2.执行安装命令: pip install torch-1.10.2+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl

3.再执行最先复制的完全安装命令安装其他插件:pip3 install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio===0.10.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

ok,搞定!

 

 linux的话,首先看看你电脑的cuda版本,nvidia-smi这个命令查一下:

Wed Feb 16 18:02:10 2022
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.64                               Driver Version: 430.64                       CUDA Version: 10.1                        |
|----------------------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------------------------------+
| GPU Name Persistence-M                    | Bus-Id Disp.A                                 | Volatile Uncorr. ECC                          |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap             | Memory-Usage                              | GPU-Util Compute M.                        |
|==============================+==========================+============================|
| 0 TITAN X (Pascal) Off                           | 00000000:02:00.0 Off                   | N/A                                                     |
| 91% 89C P2 261W / 250W                    | 3527MiB / 12194MiB                     | 95% Default                                       |
+----------------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------------------------------+
| 1 TITAN X (Pascal) Off                           | 00000000:81:00.0 Off                   | N/A                                                     |
| 30% 51C P8 10W / 250W                      | 10MiB / 12196MiB                         | 0% Default                                         |
+---------------------------------------------------- +--------------------------------------------+-------------------------------------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                                                                                           GPU Memory |
| GPU        PID      Type    Process     name                                                                                                   Usage    |
|======================================================================================|
| 0             25307      C      python                                                                                                                 3517 MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 

 可以看到显卡驱动版本号为430.64,cuda版本为10.1,然后去pytorch下载支持该版本的pytorch:
 

 

 

 但首页我们看到cuda这并没有10.1的,去以前的版本里查询:

 

往下滑看哪些版本支持10.1版本

 

 1.8.1里就有,直接复制这个命令下载就好

 

 

 另外,上边说的cuda版本与驱动对应有兼容要求:

简单看你的驱动大于418就不用管了!如果小于或者不对应的话,需要更新显卡驱动。

 

 安装完后,python引入torch,看看先看是否可用:

python

import torch

torch.cuda.is_available()

如果返回True则代表ok了,你可以搞事情了!

 

posted @ 2022-02-08 15:52  drewgg  阅读(1254)  评论(0编辑  收藏  举报