PyTorch分分钟快速安装

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。

它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。

除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用

但你安装时，发现半天都没进展，就算开启代理都没搞，那怎么下载安装呢？

windows可以这样操作：

直接访问pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/

然后选择一下你的环境：

复制pip的下载地址：

pip3 install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio===0.10.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

先直接访问torch的直接下载地址，也就是上边-f后边的地址：https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

然后找到需要下载的torch .whl文件：

这时候可以开启代理，大小一个多G，几分钟就下完了。

1.进入到下载目录： cd C:\Users\DELL\Downloads

2.执行安装命令： pip install torch-1.10.2+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl

3.再执行最先复制的完全安装命令安装其他插件：pip3 install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio===0.10.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

ok，搞定！

linux的话，首先看看你电脑的cuda版本，用nvidia-smi这个命令查一下：

Wed Feb 16 18:02:10 2022
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.64 Driver Version: 430.64 CUDA Version: 10.1 |
|----------------------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------------------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|==============================+==========================+============================|
| 0 TITAN X (Pascal) Off | 00000000:02:00.0 Off | N/A |
| 91% 89C P2 261W / 250W | 3527MiB / 12194MiB | 95% Default |
+----------------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------------------------------+
| 1 TITAN X (Pascal) Off | 00000000:81:00.0 Off | N/A |
| 30% 51C P8 10W / 250W | 10MiB / 12196MiB | 0% Default |
+---------------------------------------------------- +--------------------------------------------+-------------------------------------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|======================================================================================|
| 0 25307 C python 3517 MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

可以看到显卡驱动版本号为430.64，cuda版本为10.1，然后去pytorch下载支持该版本的pytorch：

但首页我们看到cuda这并没有10.1的，去以前的版本里查询：

往下滑看哪些版本支持10.1版本

1.8.1里就有，直接复制这个命令下载就好

另外，上边说的cuda版本与驱动对应有兼容要求：

简单看你的驱动大于418就不用管了！如果小于或者不对应的话，需要更新显卡驱动。

安装完后，python引入torch，看看先看是否可用：

python

import torch

torch.cuda.is_available()

如果返回True则代表ok了，你可以搞事情了！

PyTorch分分钟快速安装

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