史上最全的pytorch开发环境搭建教程【基于win10】

史上最全的pytorch开发环境搭建教程【基于win10】 0.总结 Get to the points first. The article comes from LawsonAbs! pytorch简介 安装前的基本环境 详细安装过程 1.pytorch 是什么？ pytorch是一个机器学习的框架平台，与TensorFlow的作用机制相类似。虽然晚于TensorFlow出生，但是凭借其优雅的操作接口和动态图的构建思想，在使用便捷上已经远超TensorFlow，但是因为开放较晚的原因，在工业部署方面仍然在追赶TensorFlow。 2.基本环境 这里我列举我的电脑里 pytorch 的 PyTorch是一个强大的机器学习框架，它为研究人员和开发者提供了灵活的工具，用于构建和训练深度学习模型。PyTorch的出现虽然晚于TensorFlow，但因其简洁的API和动态计算图模式，使得它在易用性上超越了TensorFlow。尽管在工业级部署上PyTorch还在努力追赶上TensorFlow，但在研究和实验环境中，PyTorch已经成为首选。 在搭建PyTorch开发环境时，首先确保你的计算机满足基本条件。在这个教程中，作者提到的环境是Windows 10系统，拥有一个GeForce GT 740M GPU，驱动版本为417.22，CUDA版本为10.0。这是搭建PyTorch GPU版本的关键，因为PyTorch的GPU支持依赖于NVIDIA的CUDA工具包。 安装PyTorch之前，你需要安装Anaconda，这是一个包含Python和其他科学计算库的分发版。Anaconda可以帮助管理和更新Python环境以及相关的库，对于复杂项目尤其有用。在官方网站下载并安装Anaconda，安装完成后，通过命令行运行`python`，如果进入交互式Python环境，即表明安装成功。 安装PyTorch的步骤比较繁琐。首先确认你的GPU是否支持CUDA加速。PyTorch有两个版本：CPU版和GPU版，其中GPU版需要NVIDIA显卡。你需要检查显卡的计算能力，以确保它能兼容相应的CUDA版本。此外，确保显卡驱动版本与CUDA版本兼容。在PyTorch官网，根据你的系统和CUDA版本选择合适的PyTorch版本进行安装。作者建议不要安装最新版本，因为新版本可能与旧硬件不兼容。例如，作者选择了PyTorch 1.0.0，配合CUDA 8.0。 在Anaconda Prompt中运行安装命令（如：`conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch`），等待安装完成。安装后，你可以通过Python交互式环境测试PyTorch是否安装正确。导入PyTorch库，创建一个随机张量并打印，如果能正常运行，说明CPU版本已安装成功。进一步验证GPU可用性，可以使用`torch.cuda.is_available()`函数，返回值为True则表示GPU支持成功。 如果在安装过程中遇到`torch.cuda.is_available()`返回False的情况，可能有多种原因，如CUDA驱动问题、NVIDIA驱动未更新或配置不正确等。解决这些问题通常需要检查和更新驱动，或者调整PyTorch的安装版本以适应你的硬件。 搭建PyTorch开发环境需要考虑多个因素，包括操作系统、GPU支持、CUDA版本、Anaconda环境以及Python库的兼容性。按照上述步骤仔细操作，可以避免很多潜在问题，顺利建立PyTorch的开发环境。