Pytorch安装(CPU版本)

1.在安装Pytorch之前，我们要知道，对于深度学习来讲，大量的数据进行模型的训练，必然耗内存、GPU、CPU。

2.CPU和GPU的区别：

　　简单讲：CPU进行的是复杂性更高，数据量更小的活动，而GPU进行的是稍简单且重复度高的活动就好比，将军（CPU）和士兵（GPU），将军需要思考的是复杂性，怎么布局，如何取胜，士兵是重复且执行。(此处例子无意间看到的一位博主所讲，在此不记得博主是谁，抱歉)

3.因为电脑原因，此处不举例安装GPU版本的Pytorch， 安装为CPU的Pytorch.

4.如何查看自己是否具备相关硬件。-【待更新】

5.安装过程：

　　①打开自己的cmd或者anaconda

　　②安装镜像源，因为国内没有直接安装Pytorch的安装源，故使用镜像。

　　③依次安装镜像源：(代码)【共8条】

　　conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

　　conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

　　conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

　　conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

　　conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

　　conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

　　conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

　　conda config --set_channel_url yes

【此处是因为我已经安装了，所以显示已经安装完成】

6.查看自己是否安装这些镜像源成功

　　conda config --show，如果出现框中显示的，则安装成功，【此处我有多安装的源，个人认为【/】不重要，此处不知道会不会有影响，如果有影响，再后续更新】

 7.安装完镜像源以后，就要安装我们的CPU了，此时可以看到，我多次执行又反复查阅资料，最终与我的错误无法对应，在最后我查看了错误的原因，最后发现是因为版本对应不上。

　【注】为什么版本号后面会加CPU呢？是告诉镜像源，只安装CPU适配的Pytorch。故要加个[+cpu]

　【注意：此时是2023年8月1日，我安装的是距离现在最远且能安装的，如果你不知道版本，就先执行我当前的版本，运行后，如果没有对应的版本会显示现在能安装的版本】　

　　pip install torch==2.0.0+cpu torchvision==0.15.1+cpu torchaudio==2.0.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html【此处代码是一行】

【注意】：①一定要看报错，一定要看报错，一定要看报错。作为一个刚上大学就被教育看报错，结果还是偶尔会犯这种错误。首先看了报错次才知道自己的电脑到底哪里问题，自己的代码哪里不够完善。

　　　　　②此处原因是因为版本不对应，因为安装教程都是找的之前的，有些是几个月之前，有的是几年之前，因为计算机的工具类的迭代是非常快的，所以一定要注意版本。

【错误示范，一定要看报错】

 7.安装完以后，首先可以看自己的CPU安装成功没有。

 

　　 如果安装没有报错以后，打开自己的python

　　 执行 import torch

　　　　  print(torch.__version__)

可以看到自己的CPU版本

 8.最后，Pytorch本身是python的一个外置库，后被一个大学团队，重新整理，形成了现在的Pytorch，

所以，import 后面是torch 而不是pytorch

 9.一定要注意，这三个版本的适配问题，

pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
是我目前适配的（经过多方查找资料）——【更新于2023年8月2日 11：39】

2020.08.12找到一个博客 可以参考博客的版本关系对应