如何安装PyTorch 1.5

嘿,大家好!深度学习机器学习领域发展迅猛,而PyTorch是一个广泛使用的深度学习平台。然而,有时最新版本的PyTorch可能不适合你的项目,或者你需要与特定版本兼容。今天,我将向你展示如何在Ubuntu上安装PyTorch 1.5,以及如何检查安装是否成功。

无论你是深度学习新手还是经验丰富的研究人员,这篇文章都将帮助你轻松安装PyTorch 1.5,并确保它与你的项目兼容。

步骤1:准备工作

在开始之前,确保你已经具备以下条件:

  1. 你可以运行Python,并且拥有包管理器如pip或conda。
  2. 你已经安装了Miniconda或Anaconda。如果没有,可以查看我们之前的文章,了解如何安装Miniconda。

步骤2:检查是否已安装CUDA(可选)

在安装PyTorch之前,强烈建议你已经安装了CUDA。请注意,PyTorch 1.5.0/1.5.1不支持CUDA 11.0。如果你尚未安装CUDA,请参考相关教程安装CUDA 10.2。

一旦你安装了CUDA,可以使用以下命令检查其版本:

nvcc --version

步骤3:使用conda安装PyTorch 1.5

接下来,我们将使用conda来安装PyTorch 1.5。根据你的CUDA版本选择适当的命令。

  • 对于CUDA 10.2:
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
  • 对于CUDA 10.1:
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
  • 对于CUDA 10.0:
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
  • 对于CUDA 9.2:
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
  • 仅CPU(注意,性能较差):
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cpuonly -c pytorch

步骤4:验证PyTorch 1.5.1是否安装成功

安装完成后,我们来验证一下是否成功。打开Python(或Python3)交互式环境,并运行以下命令:

import torch
print(torch.__version__)

这将输出你所安装的PyTorch版本,应该是1.5.1或1.5.0,取决于你的安装。

步骤5:验证PyTorch 1.5.1是否使用CUDA

如果你安装了CUDA并希望确认PyTorch是否使用了它,可以运行以下Python代码:

import torch
torch.cuda.is_available()

这将告诉你PyTorch是否能够使用CUDA。如果它返回True,则表示PyTorch已成功配置为使用CUDA。

结语

恭喜你,你已成功安装PyTorch 1.5并验证了它是否使用了CUDA。现在你可以开始深入学习和实验深度学习模型了!

什么是PyTorch?

PyTorch是一个开源的深度学习平台,用于研究、测试、部署,具有可扩展性和灵活性。它通过一个自动梯度组件支持快速、模块化的实验,旨在实现快速、类似Python的执行。随着PyTorch 1.0的推出,该平台现在具有基于图的执行、混合前端以实现平滑的模式切换、协作测试以及在移动平台上的有效和安全部署。

根据其官方主页,PyTorch有四个关键特点:

  1. PyTorch已准备好投入生产:TorchScript可平滑切换急切和图模式,TorchServe加速了生产过程。
  2. PyTorch支持分布式训练:torch.collaborative接口支持高效的分布式训练和研发中的性能优化。
  3. PyTorch具有强大的生态系统:它具有丰富的工具和库的生态系统,支持计算机视觉和自然语言处理等应用。
  4. PyTorch具备本地云支持:它以零摩擦的开发和在关键云提供商上的快速扩展而闻名。

现在,你已经准备好在PyTorch的世界中踏上学习之旅!

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:如何安装PyTorch 1.5

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