【PyTorch】安装,环境搭建

PyTorch是深度学习最常使用的框架之一,使用框架可以极大的提高效率。

安装步骤

  1. 创建环境
    使用anaconda创建环境
    安装conda以及使用可以参考Python 环境搭建------anaconda环境隔离以及在pycharm中使用

    conda create -n test 创建
    conda env list 查看环境

在指定的环境中安装需要切换到对应的环境目录
conda activate 环境名

  1. 官网查看安装方法
    PyTorch官网

定位到网页,根据自己的情况选择对应的版本,复制命令到对应的conda环境

Previous versions of PyTorch可以找到历史版本

  1. CUDA版本

如果电脑有独立显卡,可以选择CUDA版本使用显卡加速模型训练。

首先对显卡的驱动进行更新

查看电脑的显卡版本,确定Compute Platform的CUDA版本,驱动版本需要高于官网的版本

是用cmd 的nvidia-smi命令查看版本,以及一些自己的显卡信息

  1. 确定自己的版本信息,以及自己需要的PyTorch 版本。复制命令进行安装

  2. 测试

安装完成导入进行测试

python 复制代码
import torch
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 如果CUDA可用就是cuda,否则是cpu
print(device)  #cuda
print(torch.__version__) # 2.3.0  版本

torch.cuda.is_available() 返回布尔值,cuda是否可用

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