加速安装pytorch

加速安装pytorch

1 创建环境

打开Anaconda Prompt终端

#查看现在有哪些环境
conda env list

#创建新环境, 环境名称为：pytorch ，python版本为3.7
conda create -n pytorch python=3.7

#切换到该环境
conda activate pytorch

#如果想切换到其他环境eg:base，可以使用
conda activate base

#查看具体有哪些命令,使用help
conda help
conda create --help

2 显卡版本查询

• 找到NVIDIA控制面板

NVIDIA控制面板有的在控制面板中可以找到，有的直接在桌面右下角可以看到 ;

更方便的直接在win10左下角的搜索框搜：NVIDIA；

• 点击 帮助 — 系统信息 — 组件 — NVCUDA.DLL 可以看到CUDA的版本为10.1

3 安装合适的版本

• 点击pytorch官网，如下图

• 安装GPU版本

  选择 对应的CUDA版本10.1 + python语言 + 安装方式(可选 pip / conda /源码安装 ) + 电脑系统(linux / Mac /Windows) + pytorch版本

  #conda 安装
  conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
  
  #pip安装
  pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  

• 安装CPU版本

  如果不想安装GPU版本，CUDA选项设置为None

  #conda 安装
  conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
  
  #pip安装
  pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  

4 加快安装速度

按照官网命令进行安装时，速度很慢。这里推荐用清华源替代默认conda源的方法，可以解决下载过慢的问题

• 添加清华源

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

• 为了保险起见，建议同时添加第三方conda源：

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  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/bioconda/
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  

如果使用清华源进行安装，那么必须去掉 conda 安装命令后面的 -c pytorch，即:

#使用默认源
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

#使用清华源
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

5 检验是否安装成功

#进入python环境
python

import torch
print(torch.__version__)   #查看torch版本
print(torch.cuda.is_available) #查看GPU版本是否可用
exit()  #退出

#查看conda 安装了哪些库
conda list  

能看到：cudatoolkit 版本为 10.1 pytorch版本为1.4.0；

安装成功！

6 参考链接

pytorch 在win10下的安装

conda安装Pytorch下载过慢解决办法

pytorch官网

CUDA官网

清华conda源地址

最后

以上就是疯狂蜗牛为你收集整理的加速安装pytorch的全部内容，希望文章能够帮你解决加速安装pytorch所遇到的程序开发问题。

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