安装Pytorch——CPU版本

安装Pytorch------CPU版本

  • [1. 打开pytorch官网](#1. 打开pytorch官网)
  • [2. 选择pip安装pytorch-cpu](#2. 选择pip安装pytorch-cpu)
  • 3.复制安装命令
  • [4. 在cmd命令窗口,进入你的虚拟环境](#4. 在cmd命令窗口,进入你的虚拟环境)
    • [4.1 创建虚拟环境](#4.1 创建虚拟环境)
    • [4.2 进行安装](#4.2 进行安装)
  • [5. 安装成功](#5. 安装成功)
  • [6. 进行测试------如下面步骤,如图](#6. 进行测试——如下面步骤,如图)
    • [6.1 输入 python](#6.1 输入 python)
    • [6.2 输入 import torch](#6.2 输入 import torch)
    • [6.2 输入 `print (torch.version)`,显示版本号即表示安装成功](#6.2 输入 print (torch.__version__),显示版本号即表示安装成功)
  • 总结

1. 打开pytorch官网

网站: https://pytorch.org/

2. 选择pip安装pytorch-cpu

3.复制安装命令

c 复制代码
pip3 install torch torchvision torchaudio

4. 在cmd命令窗口,进入你的虚拟环境

4.1 创建虚拟环境

创建虚拟环境的方式可以查看我的历史博客

创建虚拟环境的方式: 虚拟环境-请点击

4.2 进行安装

py 复制代码
pip3 install torch torchvision torchaudio 

这里是使用pip3还是pip请参考我的博客 pip 还是pip3

为了加速请使用清华镜像源 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5. 安装成功

6. 进行测试------如下面步骤,如图

6.1 输入 python

c 复制代码
python

6.2 输入 import torch

c 复制代码
import torch

6.2 输入 print (torch.__version__),显示版本号即表示安装成功

c 复制代码
print (torch.__version__)

总结

在Python中,PyTorch库的重要性取决于你的项目需求和个人兴趣。PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了易于使用的API和强大的功能,使得构建和训练神经网络变得相对简单。因此,如果你打算从事深度学习或机器学习相关的项目,安装PyTorch库是很有必要的。

关于是否安装GPU版本的PyTorch,这取决于你的硬件条件和项目需求。GPU版本的PyTorch能够利用图形处理单元(GPU)的并行计算能力来加速神经网络的训练和推理过程。如果你的计算机配备了NVIDIA的GPU,并且你的项目需要处理大规模的数据集或需要更快的训练速度,那么安装GPU版本的PyTorch是很有优势的。

然而,如果你的计算机没有GPU,或者你的项目规模较小,对训练速度的要求不高,那么使用CPU版本的PyTorch就足够了。CPU版本的PyTorch可以在没有GPU的情况下正常运行,虽然训练速度可能较慢,但对于一些小型项目或原型开发来说已经足够。

需要注意的是,安装GPU版本的PyTorch需要确保你的计算机上安装了合适版本的CUDA和cuDNN库,这些库是PyTorch利用GPU进行计算所必需的。因此,在安装GPU版本的PyTorch之前,你需要先检查你的硬件和软件环境是否满足要求。

综上所述,PyTorch库在深度学习和机器学习项目中是很重要的,是否安装GPU版本取决于你的硬件条件和项目需求。如果你具备GPU并且需要加速训练过程,那么安装GPU版本是有优势的;否则,CPU版本就足够了。

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