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PyTorch的前⾝是Torch,其底层和Torch框架⼀样,但是使⽤Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,⽀持动态图,⽽且提供了Python接⼝。 它是由Torch7团队开发,是⼀个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强⼤的GPU加速,同时还⽀持动态神经⽹络。 PyTorch既可以看作加⼊了GPU⽀持的numpy,同时也可以看成⼀个拥有⾃动求导功能的强⼤的深度神经⽹络。 除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采⽤ 但你安装时,发现半天都没进展,就算开启代理都没搞,那怎么下载安装呢? windows可以这样操作: 然后选择⼀下你的环境
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PyTorch 分分钟快速安装
PyTorch的前⾝是Torch,其底层和Torch框架⼀样,但是使⽤Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,⽀持动态图,⽽且提供了Python接⼝。
它是由Torch7团队开发,是⼀个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强⼤的GPU加速,同时还⽀持动态神经⽹络。
PyTorch既可以看作加⼊了GPU⽀持的numpy,同时也可以看成⼀个拥有⾃动求导功能的强⼤的深度神经⽹络。
除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采⽤
但你安装时,发现半天都没进展,就算开启代理都没搞,那怎么下载安装呢?
windows可以这样操作:
然后选择⼀下你的环境:
复制pip的下载地址:
pip3 install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio===0.10.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
先直接访问torch的直接下载地址,也就是上边-f后边的地址:https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
然后找到需要下载的torch .whl⽂件:
这时候可以开启代理,⼤⼩⼀个多G,⼏分钟就下完了。
1.进⼊到下载⽬录:
2.执⾏安装命令: pip install torch-1.10.2+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl
3.再执⾏最先复制的完全安装命令安装其他插件:pip3 install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio===0.10.2+cu102 -f
https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
ok,搞定!
linux的话,⾸先看看你电脑的cuda版本,
⽤nvidia-smi这个命令查⼀下:
Wed Feb 16 18:02:10 2022
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.64 Driver Version: 430.64 CUDA Version: 10.1 |
|----------------------------------------------------+----------------------------------------------+-------------------------------------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|==============================+==========================+============================|
| 0 TITAN X (Pascal) Off | 00000000:02:00.0 Off | N/A |
| 91% 89C P2 261W / 250W | 3527MiB / 12194MiB | 95% Default |
+----------------------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------------------------------+
| 1 TITAN X (Pascal) Off | 00000000:81:00.0 Off | N/A |
| 30% 51C P8 10W / 250W | 10MiB / 12196MiB | 0% Default |
+---------------------------------------------------- +--------------------------------------------+-------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
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牛马编程
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