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Pytorch cpu版本安装教程(附加GPU版本安装教程)

程序员文章站 2024-01-02 21:20:10
首先需要进行Anaconda和Pycharm的安装:Anaconda安装教程Pycharm安装教程然后开始Pytorch安装(CPU版)进入官网https://pytorch.org/选择Get Started滚动到下面:按照需求安装:(查看python版本,直接在命令行中打 "python"即可)conda和pip的区别一个是全局安装(conda),一个是局部安装(......


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python环境建议使用我用的Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64,基于python3.6版,比较稳定
链接:https://pan.baidu.com/s/1gZE8GW3OHnMk813FpQFneQ
提取码:j591

环境要求:windows + python3.6
链接:https://pan.baidu.com/s/1QxhbvUMqRSTO2JyxwlX57w
提取码:8vv2

百度网盘下载之后
Pytorch cpu版本安装教程(附加GPU版本安装教程)

Pytorch cpu版本安装教程(附加GPU版本安装教程)

1.在搜索框中输入cmd

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2.确定路径是当前文件夹下

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3. 输入安装命令pip (输入部分名字后安Tab键进行快速补全)

pip install "torch-1.2.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"

Pytorch cpu版本安装教程(附加GPU版本安装教程)

4.同理安装torchvision

pip install "torchvision-0.4.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"

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5.验证:打开python 输入

import torch
print(torch.__version__)

我安装的的是gpu,所以显示的和cpu的不一样
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知识体系结构


详 细 教 程 详细教程


首先需要进行Anaconda和Pycharm的安装:
Anaconda安装教程


Pycharm安装教程—(可以用社区版,直接安装就好)


然后开始Pytorch安装(CPU版)
进入官网
https://pytorch.org/
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选择Get Started
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滚动到下面:
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按照需求安装:
(查看python版本,直接在命令行中打 "python"即可)
conda和pip的区别一个是全局安装(conda),一个是局部安装(pip)
Stable(1.2)和Preview 都是优先选择Stable的稳定版本
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在安装时可以采用pip命令图简单

一般到这里就结束了:如果不嫌弃国外网速下载速度慢的话,在cmd命令行窗口直接输入下面命令。

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也可以直接搜索-f 的网页,进行快速下载

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
页面如下:
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选择
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名称解释如下:
Pytorch cpu版本安装教程(附加GPU版本安装教程)
下载以后:

打开pycharm:
新建项目以后,
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选择在最下面菜单栏中的Terminal
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建议新建虚拟环境(也可不建,建议建,否则后期电脑容易崩溃)–到今天就我的学习经历而言,其实对绝大部分学习python的人而言,没必要用虚拟环境

conda create -n pytorh-cpu python=3.6 

整条命令中,-n表示的空间的命名,表示建立的名为 pytorch_cpu的空间 , python=3.6 表示使用的编译器为3.6版本的python

建立以后,可以使用

conda info --envs

查看建立的虚拟空间是否在
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之后激活空间:

conda activate pytorch-cpu

之后再使用cd命令,将工作目录跳到你pytroch和torchvision的下载目录

cd D:\

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使用一下命令进行安装
(打文件名时,打头几个字母后可以使用Tab键补全)

pip install "torch-1.2.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"
pip install "torchvision-0.4.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl"

之后就是将pytorch-cpu虚拟环境加入pycharm中,
打开File中Settings
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点击齿轮
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点击…(显示Shift+Entern那里)选择envs->pytorch-cpu->python.exe
选择你Anaconda的安装地址中的
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差不多就这样了,最后验证是否安装成功

输出版本
import torch
print("hello torch{}".format(torch.__version__))

PS:略微介绍一下pytorch GPU版本的安装
pytorch支持的CUDA版本有
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能选择的有9.2或10.0

这里选择9.2

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CUDNN需要注册账号
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解压
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三个文件复制到
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下面。
之后 cd 一下
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运行两个命令


demo检测
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PASS 即成功


设备检测
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PASS 即成功

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