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  • Win10系统下的 pytorch 库安装前言1. 安装版本2. 安装命令3. 测试代码 欢迎学习交流! zengf.hou@bit.edu.cn 前言 Window 系统下的python库的安装并不友好,也许是因为“墙”的存在,很多原本非常容易安装的库,在...

    Win10系统下的 pytorch 库安装

    欢迎学习交流!
    个人网站:https://zephyrhours.github.io/
    邮箱:zengf.hou@bit.edu.cn

    前言

    Window 系统下的python库的安装并不友好,也许是因为“墙”的存在,很多原本非常容易安装的库,在国内并不好安装上,因此python的非官方版本的anacoda 变得非常流行,因为其中内置了很多安装和适配好的库,也就省去的很多人安装的烦恼。Python下面的很多库都是不同机构或个人开发的,他们的底层都是基于不同的其他库而进行的二次开发,因此造成了版本之间的兼容性问题,这也是Python中至今存在的一个问题,最新本版的库反而不如老版本的库好用。

    下面笔者分享一下window下的pytorch安装的过程。需要注意的是,这里笔者使用的是官方的python而非anaconda,因为他们之间细微的差异难以用简单的语言描述,这只能仁者见仁,智者见智了。

    1. 安装版本

    • python 3.6
    • pytorch 1.6.0

    2. 安装命令

    为了容易安装,笔者使用的是一个pytorch官方库的网址进行安装,具体命令如下:

     pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    

    注意:pytorch版本与python版本之间一定要对应好,否则很容易出现无法安装或者安装之后无法使用等问题。
    经验总结

    • 直接使用 pip install torch 可能安装不成功,出现各种错误
    • 使用高版本容易出错,注意看官方文档不同版本之间对python版本之间的关联pip install torch 可能安装不成功,出现各种错
    • 使用anaconda安装相对困难,基本无法安装,或安装成功之后出现各种问题

    3. 测试代码

    安装完成之后,进行测试,下面是两组测试代码,分享给各位。

    • 测试代码1
    import torch
    flag = torch.cuda.is_available()
    print(flag)
    
    ngpu= 1
    # Decide which device we want to run on
    device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
    print(device)
    print(torch.cuda.get_device_name(0))
    print(torch.rand(3,3).cuda()) 
    
    • 测试代码2
    # Code in file tensor/two_layer_net_numpy.py
    import numpy as np
     
    # N is batch size; D_in is input dimension;
    # H is hidden dimension; D_out is output dimension.
    N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
     
    # Create random input and output data
    x = np.random.randn(N, D_in)
    y = np.random.randn(N, D_out)
     
    # Randomly initialize weights
    w1 = np.random.randn(D_in, H)
    w2 = np.random.randn(H, D_out)
     
    learning_rate = 1e-6
    for t in range(500):
      # Forward pass: compute predicted y
      h = x.dot(w1)
      h_relu = np.maximum(h, 0)
      y_pred = h_relu.dot(w2)
      
      # Compute and print loss
      loss = np.square(y_pred - y).sum()
      print(t, loss)
      
      # Backprop to compute gradients of w1 and w2 with respect to loss
      grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y)
      grad_w2 = h_relu.T.dot(grad_y_pred)
      grad_h_relu = grad_y_pred.dot(w2.T)
      grad_h = grad_h_relu.copy()
      grad_h[h < 0] = 0
      grad_w1 = x.T.dot(grad_h)
     
      # Update weights
      w1 -= learning_rate * grad_w1
      w2 -= learning_rate * grad_w2
    

    如果两个代码中的任何一个可以完美运行,恭喜你,说明你已经安装成功了,下面就可以开始你得pytorch学习了。

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  • python安装pytorch库

    千次阅读 2020-06-30 12:17:17
    pytorch官网给的地址 如图所示,官网给的地址是下面的,但是下载起来巨慢,老是read time out 超时 这里要注意一点,那个windows10系统不支持cuda 后来我开始注意到镜像,下载国内的源文件,听说速度很快。但是自己...

    pytorch官网给的地址

    在这里插入图片描述
    如图所示,官网给的地址是下面的,但是下载起来巨慢,老是read time out 超时
    这里要注意一点,那个windows10系统不支持cuda
    后来我开始注意到镜像,下载国内的源文件,听说速度很快。但是自己下的时候,速度还是不快,还是超时。
    于是准备第三方库下。
    轮子链接
    这个网址里,有各种各样的版本
    要下两个东西,一个是troch+cpu版本的
    一个是torchvision+cpu版本的,这两个版本要对应起来
    我选的torch+cpu是1.2版本的,torchvision+cpu是0.4版本的
    下载好以后,放到python安装的路径下,直接pip install 文件名 就可以安装好了
    接下来,import调用的时候,或许会出现找不到路径,这时可能的问题是numpy版本与python版本不对应,可以卸载了numpy再安装对应python版本的numpy,此时就可以安好了

    在这里插入图片描述
    这里安了一个晚上加一个早上,泪目,终于安好了

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  • windows下安装pytorch 1、下载安装Anaconda (1)打开Anaconda官网链接: Anaconda, 如果要下载最新版本,直接选择python 3.8下面的 如果下载指定版本,打开additional installer这里的crchive。历史版本链接:...

    windows下安装pytorch

    1、下载安装Anaconda

    (1)打开Anaconda官网链接: Anaconda
    如果要下载最新版本,直接选择python 3.8下面的
    在这里插入图片描述
    如果下载指定版本,打开additional installer这里的crchive。历史版本链接:anaconda
    在这里插入图片描述
    找到自己要下载的版本,我的电脑是64位,Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64。
    在这里插入图片描述

    (2)安装Anncoda
    右键刚刚下载好的程序,选择以管理员身份运行;
    在这里插入图片描述
    自己选择安装路径,但是路径中不要有中文字符。安装过程中要注意两点:Advanced option这里两个都勾选;跳过安装 Microsoft VSCode;如果安装过程中弹出cmd窗口,不要关掉
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (3)验证是否安装成功
    为了检验是否安装成功,在开始菜单出,左击 Anaconda Prompt
    在这里插入图片描述
    如果可以成功打开,且左边有 (base),即安装成功。
    在这里插入图片描述

    2、有序的管理环境

    链接: 参考.
    也许,你之后会遇到不同的项目,需要使用到不同版本的环境。比如这个项目要用到 pytorch 0.4,另一个项目要用到 pytorch 1.0,如果你卸载了0.4版本,安装了1.0版本。那么下一次,你再碰到0.4版本,你就需要卸载1.0版本,安装0.4版本。很折腾。
    Anaconda 集成的 conda 包就能够解决这个问题。它可以创造出两个屋子,相互隔离。一个屋子放 0.4 版本,一个屋子放 1.0 版本。你需要哪个版本,就进哪个屋子工作。

    我们首先使用 conda 指令创建一个屋子,叫做 pytorch。

    指令如下(conda 是指调用 conda 包,create 是创建的意思,-n 是指后面的名字是屋子的名字, pytorch是屋子的名字(可以更改成自己喜欢的),python=3.6 是指创建的屋子,是 python3.6 版本。):

    conda create -n pytorch python=3.6
    

    在这里插入图片描述
    之后,弹出提示,输入 y,即可安装。
    接下来,我们要在 pytorch 环境中,安装 PyTorch,(有点绕),使用如下指令,进入 pytorch 环境。

    conda activate pytorch
    

    你可以看到左边的 base 变成了 pytorch,代表成功进入 pytorch 环境
    在这里插入图片描述

    3、安装Pytorch

    (1)配置清华镜像源

    打开Anaconda Prrompt,添加以下链接,依次输入,回车;

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    在这里插入图片描述
    注意!!!
    添加完后,找到 .condarc 文件(在home/用户名/下),删除里面的 defaults,这样能快点。
    在这里插入图片描述

    (2)查看自己电脑的驱动适合的CUDA版本

    桌面右键打开NVIDIA控制面板,点击帮助,点击系统信息,
    在这里插入图片描述
    点击组件,可以看到我的是10.1.0,记住这个版本
    在这里插入图片描述

    (3)打开pytorch官网

    链接: pytorch.
    依次选择版本:PyTorch Build 选择 Stable;选择系统;Package,Windows下推荐 conda,Linux 下推荐 pip;Python版本按照Anaconda的版本选择,我这里选择3.6,CUDA 推荐9.2。如果没有显卡的话,选择 None。我的选择如图所示:
    在这里插入图片描述
    复制下面的代码,为了下载的更快,下载链接是清华镜像源的,一定要去掉代码之后的**-c python**(这是因为-c参数指明了下载pytorch的通道,优先级比清华镜像更高)。之后,在开始菜单中,打开 Anaconda Prompt,查看最左边括号中是 base 还是 pytorch。
    如果是 base,使用 conda activate pytorch 进入 pytorch 环境中。之后粘贴即可。

    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 
    

    在这里插入图片描述
    输入y,之后就是漫长的等待。最终出现三个done,就是安装完成,如下(我安装失败了很多次,所以最后只安装着一个,其他已经安装好了):
    在这里插入图片描述

    (3)检验是否安装好了

    在命令行左边为 pytorch 环境中,输入 python
    之后,输入 import torch,如果没有报错,意味着 PyTorch 已经顺利安装了
    )接下来,输入 torch.cuda.is_available(),如果是 True,意味着你可以使用 GPU,如果是 False,意味着只能使用CPU。
    在这里插入图片描述

    4.离线安装–pycharm各种库的下载链接

    (1)1级推荐: PyPI.

    在search projects搜索需要安装的库名称,比如nigite,
    在这里插入图片描述
    选择第一个,
    在这里插入图片描述
    download files 可以直接下载最新版本;release history 可以下载其他版本(比如你跑某个程序会指定库的版本);
    **加粗样式**
    点击红色框下载whl文件到工程目录或者用户根目录(我的是:C:\Users\Administrator),具体是哪个目录可以根据安装这个库的时候提示的错误;
    使用pip命令pip install ignite-1.1.0-py2.py3-none-any.whl(你下载好的whl文件)
    可以在CMD窗口进入你的环境中安装,也可以用pycharm打开工程在终端安装,这样安装一般不会提示什么错误,只要路径正确,提示路径错误的话就把whl文件移到提示的那个文件夹下。
    在这里插入图片描述

    (2)2级推荐: 清华镜像源.

    下载安装同上

    我也是小白,哪有说的不对的地方欢迎指正,上面只是我安装各种库的过程中的体会。

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  • Pytorch1.0安装

    千次阅读 2019-02-15 12:37:09
    Pytorch1.0安装前言1、Anaconda安装2、pytorch安装(CPU)3、pytorch安装(GPU) 前言 未经允许,不得转载,谢谢~~~ 本文记录了在windows下配置pytorch环境的步骤 1、Anaconda安装 Anaconda安装,去官网下载比较慢,所以...

    前言

    未经允许,不得转载,谢谢~~~
    本文记录了在windows下配置pytorch环境的步骤

    1、Anaconda安装

    Anaconda安装,去官网下载比较慢,所以选取清华源镜像链接下的安装包,链接:Anaconda安装包下载
    安装好之后打开anaconda navigator,效果如下:
    anaconda.png
    其中最重要的就是查看环境(environments),最先安装好时只会有一个base环境,我安装的是基于python3.6的base环境的anaconda
    conda包管理命令

    ## 创建指定python3.6版本的环境,环境名为py36
    conda create –n py36 python=3.6
    ## 查看安装的环境名
    conda info --envs
    ## 激活环境名为py36的环境
    activate py36
    

    查看安装环境效果:
    带星号的代表当前所处环境
    图中显示一共有三个环境,root代表默认环境,另外两个代表新建环境

    2、pytorch安装(CPU)

    pytorch主页提供了安装的命令操作,根据是否有GPU和cuda版本,安装具体版本的pytorch都做了显示。

    但是,在安装pytorch和一些基本库(numpy、matplotlib等)时,有些时候网速会特别慢,这个时候安装会采用设置清华源镜像路径来安装。

    • 如果是conda安装,则安装前输入以下代码
    ### 设置清华源镜像
     conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
     conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
     conda config --set show_channel_urls yes
    ### 设置pytorch镜像
     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/peterjc123/
    
    • 如果是pip安装,则安装前输入以下代码
     pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple name
    

    另外,老版本的镜像中不存在最新版的pytorch1.0,所以采取镜像安装pytorch显示来源也是pytorch官网,针对未翻墙的用户还是特别忙。当然,最适用的办法是下载离线包,然后再进行安装。离线包下载链接
    1.png
    当然,也可以根据上面的下载链接里的badges里的链接来设置pytorch镜像链接。下载好的离线安装包直接采用conda install name就好了
    如下图,安装成功!

    3、pytorch安装(GPU)

    • 首先,如果电脑有支持CUDA的N卡的话,就可以安装GPU版的pytorch进行GPU加速。CUDA9.1下载链接,我安装的是CUDA9.1,安装过程中记得关闭360软件,不然会一直提示中毒。安装过程中屏幕会闪烁,是正常现象,安装好之后在CMD里面输入nvcc -V就会显示安装的CUDA版本
    • 在安装好CUDA之后,需要安装支持的cudnn(GPU加速深度学习包),cudnn下载链接,根据对应得CUDA来安装对应得cudnn,我安装的是cuDNN v7.3.0 Library for wins10,然后将解压的三个文件夹复制在CUDA安装位置。
      1. 下载好的安装包
      2. 解压
      3. 将解压的三个文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1里面
    • 这样,就安装好了CUDA和cudnn了,需要在系统变量里面添加CUDA环境变量,然后按照pytorch cpu版安装的步骤来安装GPU版的pytorch。
    conda install pytorch cuda91
    pip install torchvision
    

    安装检查:显示cuda可用,pytorch版本1.0

    展开全文
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    2020-04-05 19:41:00
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空空如也

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pytorch库安装