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(conda + pip) 配置各版本 Pytorch 深度学习环境

目录

  • 1. 前言
  • 2. 配置镜像源
  • 3. pytorch，torchvision，python 版本对应
  • 4. 创建并进入虚拟环境
  • 5. Pytorch 0.4.1
  • 6. Pytorch 1.0.0
  • 7. Pytorch 1.0.1
  • 8. Pytorch 1.1.0
  • 9. Pytorch 1.2.0
  • 10. Pytorch 1.4.0
  • 11. Pytorch 1.5.0
  • 12. Pytorch 1.5.1
  • 13. Pytorch 1.6.0
  • 14. Pytorch 1.7.0
  • 15. Pytorch 1.7.1
  • 16. Pytorch 1.8.0
  • 17. Pytorch 1.9.0
  • 18. 测试是否安装成功

    • 1. 前言

  • 利用 Anaconda 配置 Pytorch 深度学习环境时利用官网链接给出的安装指令安装会很慢，经常报错，为此整理目前主流版本 pytorch 深度学习环境配置指令，以下指令适用 Windows 操作系统，在 Anaconda Prompt 中运行。
  • 另外有时使用 conda 安装会报错，文中包括 pip 安装的指令，由于官网给出的 pip 安装方法多少不太友好，文中进行了一定改进，绝大部分指令亲测有效。

    • 2. 配置镜像源

    提前说：如果配置镜像源后报 HTTP 错误，只需要将源链接中的 https://… 中的 s 删掉就行
    清华源

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --set show_channel_urls yes

    中科大源

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

    3. pytorch，torchvision，python 版本对应

    pytorch，torchvision，python 三者的对应关系来源于 pytorch 官方 github，链接：https://github.com/pytorch/vision#installation

    4. 创建并进入虚拟环境

    创建一个虚拟环境，其中 pt 是自定义虚拟环境名称，另外根据踩坑经验 python 3.6.5 版本可以适配比较多的 pytorch 版本和一些额外包，建议创建环境时 python 解释器版本选择 3.6.5 版本。

    conda create -n pt python=3.6.5

    随后点击 y 同意安装，等待一会进入虚拟环境。

    activate pt

    5. Pytorch 0.4.1

    # conda
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda90  # CUDA 9.0
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda92  # CUDA 9.2
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda80  # CUDA 8.0
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda75  # CUDA 7.5
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CUDA 9.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu92/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CUDA 9.2
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CUDA 8.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu75/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CUDA 7.5
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CPU 版本

    6. Pytorch 1.0.0

    # conda
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100  # CUDA 10.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90  # CUDA 9.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80  # CUDA 8.0
conda install pytorch-cpu==1.0.0 torchvision-cpu==0.2.1 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CUDA 10.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CUDA 9.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CUDA 8.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.1  # CPU 版本

    7. Pytorch 1.0.1

    # conda
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=10.0  # CUDA 10.0
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0  # CUDA 9.0
conda install pytorch-cpu==1.0.1 torchvision-cpu==0.2.2 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.2  # CUDA 10.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.2  # CUDA 9.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.2.2  # CPU 版本

    8. Pytorch 1.1.0

    # conda
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0  # CUDA 10.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0  # CUDA 9.0
conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.3.0  # CUDA 10.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.3.0  # CUDA 9.0
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision==0.3.0  # CPU 版本

    9. Pytorch 1.2.0

    # conda
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0  # CUDA 10.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install torch==1.2.0+cu100 torchvision==0.4.0+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.0
pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 9.2
pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    10. Pytorch 1.4.0

    # conda
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install torch==1.4.0+cu101 torchvision==0.5.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.1
pip install torch==1.4.0+cu92 torchvision==0.5.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 9.2
pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    11. Pytorch 1.5.0

    # conda
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install torch==1.5.0+cu102 torchvision==0.6.0+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.2
pip install torch==1.5.0+cu101 torchvision==0.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.1
pip install torch==1.5.0+cu92 torchvision==0.6.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 9.2
pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    12. Pytorch 1.5.1

    # conda
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install torch==1.5.1+cu102 torchvision==0.6.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.2
pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.1
pip install torch==1.5.1+cu92 torchvision==0.6.1+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 9.2
pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    13. Pytorch 1.6.0

    # conda
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install torch==1.6.0+cu102 torchvision==0.7.0+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.2
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.1
pip install torch==1.6.0+cu92 torchvision==0.7.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 9.2
pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    14. Pytorch 1.7.0

    # conda
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=11.0  # CUDA 11.0
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.0+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 11.0
pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.0+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.2
pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.1
pip install torch==1.7.0+cu92 torchvision==0.8.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 9.2
pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    15. Pytorch 1.7.1

    # conda
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=11.0  # CUDA 11.0
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cpuonly  # CPU 版本
# pip

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 11.0
pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.2
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.1
pip install torch==1.7.1+cu92 torchvision==0.8.2+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 9.2
pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    16. Pytorch 1.8.0

    # conda
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=11.1  # CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 11.1
pip install torch==1.8.0+cu102 torchvision==0.9.0+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.2
pip install torch==1.8.0+cpu torchvision==0.9.0+cpu0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    17. Pytorch 1.9.0

    # conda
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=11.1  # CUDA 11.1
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cpuonly  # CPU 版本
# pip
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 11.1
pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CUDA 10.2
pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  # CPU 版本

    18. 测试是否安装成功

  • CPU 版本测试：继续运行 python 进入交互式环境，分别运行 import torch，import torchvision 不报错则安装成功。
  • GPU 版本测试：继续运行 python 进入交互式环境，分别运行 import torch，import torchvision 不报错， 再运行 print(torch.cuda.is_available()) 输出 Ture 则表示安装成功。

    • 来源：听 风、

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