Python安装Pytorch教程(图文详解)

最近人工智能等多门课需要复现论文,近两年的论文很多都是Pytorch环境,所以,这里总结一下Pytorch的安装教程,做好最快、最简单、最好地完成安装。

本机环境
Win10+1050Ti+Python3.7

1、查看本机的CUDA版本

cmd命令行输入nvidia-smi,在第一行最右边可以看到CUDA的版本号,我的版本是11.1

2、安装Pytroch

1、点击进入Pytorch官网

然后选择Get Started,就是如下界面

2、这里进行Pytorch版本的选择,首先我选择的是Stable稳定版,然后OS是Windows系统,Package包就使用Conda,Language肯定选Python,最后的Compute Platform就根据大家的需求来定了。大家如果想在自己电脑(具有NVIDIA显卡)上跑通代码,就选CUDA,如果不需要在自己电脑上跑(在服务器上跑)或者没有独立显卡,就选CPU。

我们在第一步已经看过自己的NAVIDA的CUDA版本了,这里我们一定要选择比自己版本低的CUDA。比如,像我的版本是11.1,那么就只能选择10.2,因为11.3有点高了。同样道理,基本上大家都能选择10.2。

如果没有安装anaconda的同学,可以参考我这篇博客:anaconda安装配置教程

如果想通过pip安装Pytorch的同学,我可以告诉你通过pip几乎无法安装,花费的时间远远多于安装anaconda的时间,所以,这条弯路我先帮大家探测过了,不要再踩啦,anaconda真的是深度学习必备神器。

3、然后复制最下面那段命令行语句,打开anaconda命令行,先进入自己需要安装Pytorch的环境,然后运行。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch


4、可以看到将要安装的包里面有Pytorch和cudatoolkit,我们输入y确认,然后回车

5、下面就等待这些package安装成功,可以看到Pytorch还是比较大的,所以耐心等待一下。

6、安装完成后,会提示信息done。

7、输入pip list,查看我们的包是否被安装,这里可以看到torch相关的包都安装了。

8、我们输入python进入下Python环境,然后输入import torch,如果没有报错说明可以导入成功。

9、输入torch.cuda.is_available()查看torch是否可以使用显卡,True就代表可以!

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。

来源:振华OPPO

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