這篇文章給大家分享的是有關PyTorch如何安裝配置的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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1. 環境說明

PyTorch目前支持OSX和Linux兩種系統，并且支持多種安裝方式。在官網上介紹了基于conda，pip和源代碼編譯幾種不同的安裝方式。支持的Python版本有2.7，3.5和3.6。鑒于深度學習需要的計算量一般比較大，強烈建議找到一個有獨立顯卡的電腦來展開學習，當然沒有顯卡也能用，就是計算慢很多了。

如果你的電腦是Windows，那么可以安裝一個虛擬機來運行Linux，但是性能可能會折扣。我的電腦操作系統是Ubuntu16.04，所以我會以此為例子來介紹后面的內容。

 2. Anaconda 和Python

PackageManager我們選擇conda，于是我們需要安裝Anaconda這個功能強大的包，下載地質：https://www.anaconda.com/download/ 。里面包含了conda工具，也有Python，以及很多Python需要的擴展工具包。選擇2.7版本，下載并安裝即可。接下來，如果有顯卡，進入第3步；沒有顯卡直接到第4步。

3. 顯卡驅動和CUDA

要使用顯卡進行運算，你需要使用支持CUDA的NVIDIA顯卡，目前比較好的顯卡有NVIDIATITANX、GTX1080Ti 等。好的顯卡將會是深度學習研究的有力武器。當然，普通的顯卡例如GTX970、GTX1060等也是可以用的。實在沒有顯卡，那只能做簡單的小數據量的實驗，效果不會太好。

在Ubuntu16.04上可以采用以下方法安裝顯卡驅動，這種方式比較穩定。打開“SystemSettings”——“Software&Updates” —— “AdditionalDrivers”，聯網狀態會自動搜索可用的顯卡驅動，選擇可用的版本，點擊“ApplyChanges”即可。可能重啟動后顯卡驅動才能生效。

接下來安裝CUDAToolkit。因為最新的CUDA是9.0版本，但是PyTorch只能支持到8.0。所以轉到該網址“https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive”，選擇對應的參數，下方會有對應的CUDA文件。例如，下圖是我選擇的版本。選擇deb文件，發現有1.9G大小，下載下來，按照baseinstaller的指示來完成安裝。附加的cuBLAS也可以下載下來安裝上。

CUDA安裝完成后，在主目錄下打開“.bachrc”文件，在末尾添加如下代碼：

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}}

 

4. 運行PyTorch的安裝命令

如果你和我一樣，采用8.0CUDA，2.7版本Python，可以運行以下命令：

conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith

如果沒有顯卡，2.7版本Python，可以這樣：

conda install pytorch torchvision -c soumith

5. 驗證安裝是否成功

要顯示顯卡信息，在終端輸入：

sudo lshw -c video

要顯示CUDA信息，在終端輸入：

nvcc -V

查看Phthon版本，在終端輸入：

python --version

驗證pytorch是否安裝成功，在終端輸入：

python

此時進入python環境。然后，繼續輸入

import torch

import torchvision

不報錯就表明安裝成功。

感謝各位的閱讀！關于“PyTorch如何安裝配置”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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本文題目：PyTorch如何安裝配置-創新互聯
文章URL：http://www.yijiale78.com/article8/ceicop.html

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