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  • Pytorch 安装

    千次阅读 2019-04-10 13:43:15
    Pytorch 安装 已有Cuda 9.0,anaconda3,用conda命令安装pytorch conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch 验证是否安装成功 python 然后依次输入 from __future__ import print_function import ...

    Pytorch 安装

    已有Cuda 9.0,anaconda3,用conda命令安装pytorch

    conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch
    

    验证是否安装成功

    python
    

    然后依次输入

    from __future__ import print_function
    import torch
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)
    

    得到如下之类的输出

    0.1820  0.1333  0.2273
     0.9710  0.9239  0.4220
     0.5378  0.4325  0.6748
     0.1138  0.1160  0.1531
     0.3309  0.7117  0.6854
    [torch.FloatTensor of size 5x3]
    
    

    验证pytorch在当前GPU和cuda上是否能用

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    

    在这里插入图片描述

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  • PyTorch安装

    2019-11-28 20:58:39
    PyTorch安装 按照官网上的命令安装即可。 最新版本:https://pytorch.org/get-started/locally/ 旧版本:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 报错的画,参考:...

    PyTorch安装

    按照官网上的命令安装即可。
    最新版本:https://pytorch.org/get-started/locally/
    旧版本:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
    Windows可直接下载whl包,https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

    报错的画,参考:https://blog.csdn.net/songchunxiao1991/article/details/95192063

    展开全文
  • pytorch安装

    千次阅读 2017-08-12 11:43:43
    pytorch安装在http://pytorch.org/中点击对应的系统版本,即可以在网页上的run this command找到对应的命令行安装代码.我的电脑ubuntu 同时安装了python2.7和python3.5,安装pytorch for python3.5时,按照pytorch的...

    pytorch安装

    http://pytorch.org/中点击对应的系统版本,即可以在网页上的run this command找到对应的命令行安装代码.

    我的电脑ubuntu 同时安装了python2.7和python3.5,安装pytorch for python3.5时,按照pytorch的安装教程终端输入命令行:sudo pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.1.12.post2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

    报错:

    torch-0.1.12.post2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.

    这是查看pyhon版本python –version,发现pyhon代码为python 2.7

    由于我是要安装pytorch到python3,因此将python切换到python3,命令如下:

    aliaspython=/usr/bin/python3 python –version
    Python 3.5.2 # 版本已经切换到python3

    重新输入安装命令,还是报同样的错,这是查看pip版本,命令为:

    $pip –version

    $pip 9.0.1 from /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7)

    也就是说当前的pip is for python2.7,对于python3其对应的pip为pip3,

    因此将安装命令中pip改为pip3,即

    $sudo pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.1.12.post2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

    安装成功

    在命令行输入:$python

    输入import pytorch不出错,说明安装pytorc成功

    另外,安装python3的库时,使用sudo apt-get install python3-file 例如 安装nltk,sudo apt-get install python3-nltk,或者使用pip3安装即可

    展开全文
  • 前言 深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别、分类,物体检测,机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络...PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便。...

    前言

    深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别、分类,物体检测,机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法。因此,我们将要介绍的深度学习,指的是构建神经网络结构,并且运用各种深度学习算法训练网络参数,进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便。还有其他主流的深度学习框架,例如Caffe,TensorFlow,CNTK等等,各有千秋。笔者认为,初期学习还是选择一种入门,不要期望全都学会。须知,发力集中才能深入挖掘。乱花渐欲迷人眼,选择适合自己的,从一而终,相信会对科研大有裨益!

    ***************************************************

    说明:本文乃至本系列全部文章都是在PyTorch0.2版本下做的。现在版本更新了很多,会有一些API的更改,请大家注意Follow最新的变化,以免由于版本问题受到困扰。

    ***************************************************

    1. 环境说明

    PyTorch目前支持OSX和Linux两种系统,并且支持多种安装方式。在官网上介绍了基于conda,pip和源代码编译几种不同的安装方式。支持的Python版本有2.7,3.5和3.6。鉴于深度学习需要的计算量一般比较大,强烈建议找到一个有独立显卡的电脑来展开学习,当然没有显卡也能用,就是计算慢很多了。

    如果你的电脑是Windows,那么可以安装一个虚拟机来运行Linux,但是性能可能会折扣。我的电脑操作系统是Ubuntu16.04,所以我会以此为例子来介绍后面的内容。

     

    2. Anaconda 和Python

    PackageManager我们选择conda,于是我们需要安装Anaconda这个功能强大的包,下载地质:https://www.anaconda.com/download/#linux 。里面包含了conda工具,也有Python,以及很多Python需要的扩展工具包。选择2.7版本,下载并安装即可。接下来,如果有显卡,进入第3步;没有显卡直接到第4步。

     

    3. 显卡驱动和CUDA

    要使用显卡进行运算,你需要使用支持CUDA的NVIDIA显卡,目前比较好的显卡有NVIDIATITANX、GTX1080Ti 等。好的显卡将会是深度学习研究的有力武器。当然,普通的显卡例如GTX970、GTX1060等也是可以用的。实在没有显卡,那只能做简单的小数据量的实验,效果不会太好。

    在Ubuntu16.04上可以采用以下方法安装显卡驱动,这种方式比较稳定。打开“SystemSettings”——“Software&Updates” —— “AdditionalDrivers”,联网状态会自动搜索可用的显卡驱动,选择可用的版本,点击“ApplyChanges”即可。可能重启动后显卡驱动才能生效。

    接下来安装CUDAToolkit。因为最新的CUDA是9.0版本,但是PyTorch只能支持到8.0。所以转到该网址“https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive”,选择对应的参数,下方会有对应的CUDA文件。例如,下图是我选择的版本。选择deb文件,发现有1.9G大小,下载下来,按照baseinstaller的指示来完成安装。附加的cuBLAS也可以下载下来安装上。

    CUDA安装完成后,在主目录下打开“.bachrc”文件,在末尾添加如下代码:

    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

     

     

     

    4. 运行PyTorch的安装命令

    如果你和我一样,采用8.0CUDA,2.7版本Python,可以运行以下命令:

    conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith

    如果没有显卡,2.7版本Python,可以这样:

    conda install pytorch torchvision -c soumith

     

    5. 验证安装是否成功

    要显示显卡信息,在终端输入:

    sudo lshw -c video

     

    要显示CUDA信息,在终端输入:

    nvcc -V

     

    查看Phthon版本,在终端输入:

    python --version

     

    验证pytorch是否安装成功,在终端输入:

    python

    此时进入python环境。然后,继续输入

    import torch

    import torchvision

    不报错就表明安装成功。

     

     

     

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