我是靠谱客的博主 虚幻白昼,最近开发中收集的这篇文章主要介绍window10系统 安装Python torch模块问题,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

文章目录

    • 一、说明:
    • 二、解决方法:
      • 方法1:官网参考安装命令:
        • 采坑:最后发现我的window电脑不支持cuda的GPU,所以需要使用cpu版本的:
      • 方法2:下载文件安装:
    • 三、其他一些报错解决:
      • 报错1:`untimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.`

一、说明:

今天再GitHub上搜到一个项目,想跑一下,结果需要安装torch模块。然后直接pip install torch报错,安装不成功。
项目地址:

二、解决方法:

pytorch官网
Python的torch模块

方法1:官网参考安装命令:

安装命令:

pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

具体来源:
安装下面的绿色圈着的,点选之后出现安装命令,cmd下可以安装,但是有点慢。

在这里插入图片描述

采坑:最后发现我的window电脑不支持cuda的GPU,所以需要使用cpu版本的:

在这里插入图片描述

安装命令:

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

方法2:下载文件安装:

我这边下载好的whl文件,可以直接安装:
下载文件地址:
去这里下载对应的,然后执行

pip install 下载的绝对理解地址(可以直接拖过来)

三、其他一些报错解决:

报错1:untimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

解决参考:

看到了这一句:

my_model = net.load_state_dict(torch.load('classifier.pt', map_location=torch.device('cpu')))

在原来的基础之上加上这个参数map_location=torch.device('cpu')即可
在这里插入图片描述

最后

以上就是虚幻白昼为你收集整理的window10系统 安装Python torch模块问题的全部内容,希望文章能够帮你解决window10系统 安装Python torch模块问题所遇到的程序开发问题。

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