PyTorch的安装十分简单,根据PyTorch官网,对系统选择和安装方式等灵活选择即可。 这里以anaconda为例,简单的说一下步骤和要点。 国内安装anaconda建议使用清华镜像。
前些日子,由于合规问题中科大、清华镜像都已经关闭。目前只有清华镜像恢复,所以目前可以继续使用
pytorch的安装经过了几次变化,请大家以官网的安装命令为准。另外需要说明的就是在1.2版本以后,pytorch只支持cuda 9.2以上了,所以需要对cuda进行升级,目前测试大部分显卡都可以用,包括笔记本的MX250也是可以顺利升级到cuda 10.1。
我个人测试使用官网的安装命令进行安装时并不能安装1.3版原因未知(如果大家conda安装也有问题可以一起讨论下原因),所以这里建议大家使用pip进行安装,经过测试 pip是没有任何问题的。
目前(2020/7)的稳定版本为1.5.1。
#默认 使用 cuda10.2
pip3 install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
#cuda 9.2
pip3 install torch==1.5.1+cu92 torchvision==0.6.1+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
#cpu版本
pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
验证输入python 进入
import torch
torch.__version__
# 得到结果'1.5.0'
新建的环境是没有安装安装ipykernel的所以无法注册到Jupyter Notebook中,所以先要准备下环境
#安装ipykernel
conda install ipykernel
#写入环境
python -m ipykernel install --name pytorch --display-name "Pytorch for Deeplearning"
下一步就是定制 Jupyter Notebook
#切换回基础环境
activate base
#创建jupyter notebook配置文件
jupyter notebook --generate-config
## 这里会显示创建jupyter_notebook_config.py的具体位置
打开文件,修改
c.NotebookApp.notebook_dir = '' 默认目录位置
c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 100000000 这个改大一些否则有可能报错
至此 Pytorch 的开发环境安装完成,可以在开始菜单中打开Jupyter Notebook 在New 菜单中创建文件时选择Pytorch for Deeplearning
创建PyTorch的相关开发环境了
删除 .python_history 来源
打开快捷方式,看看快捷方式是否跟这个截图一样,如果是则删除 %USERPROFILE%
改参数会覆盖掉notebook_dir设置,导致配置不起效
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