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PyTorch如何安装配置-创新互联

这篇文章给大家分享的是有关PyTorch如何安装配置的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

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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。

PyTorch如何安装配置

 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/ 。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。

PyTorch如何安装配置

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}}

 PyTorch如何安装配置

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。

感谢各位的阅读!关于“PyTorch如何安装配置”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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