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学习的时候遇到几个机器学习相关的项目#xff0c;由于不同的项目之间用到的依赖库不太一样#xff0c;于是想利用conda为不同的项目创建不同的环境方便管理和运行#xff0…
文章目录前言conda创建虚拟环境安装torchtorch官网在线安装离线手动安装测试是否安装成功后记前言
学习的时候遇到几个机器学习相关的项目由于不同的项目之间用到的依赖库不太一样于是想利用conda为不同的项目创建不同的环境方便管理和运行结果在装torch的时候装了半天浅浅的记录一下
conda
关于conda的介绍和用法这里不再赘述只需要指导conda可以创建不同的虚拟环境方便依赖库不同或有冲突的项目能够在各自的虚拟环境里独立运行相关资料可以引用下面的博文
conda安装与使用
创建虚拟环境
配置好conda的环境变量之后就可以通过以下命令创建虚拟环境了这里以python3.8为例name这里为创建的环境的名
conda create -n [name] python3.8
#例如
conda create -n skincare python3.8激活环境cmd下使用activate命令打开conda环境
activate [name]anaconda也提供了可视化界面
安装torch
在安装torch的时候最好是能想清楚这个机器学习项目是用CPU来跑还是用GPU来跑笔者这里以GPU为例展示安装过程 首先利用nvidia-smi命令查看机器上GPU的相关信息比较关键的是这个CUDA的版本比如这里最高支持的CUDA版本是11.6在安装torch的时候可以尝试选择cu116或以下的版本
torch官网在线安装
在官网上选择好torch的操作系统安装方式安装版本等信息复制安装命令进行安装 在线安装的话对网络环境要求比较高尤其是当安装文件比较大的时候因此如果多次在线安装失败可以尝试离线手动安装
离线手动安装
打开网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 主要是要注意选择合适的版本cpu表示CPU版本的cuxxx表示CUDA版本的cp37表示python3.7版选择torch对应的版本号以及操作系统版本进行下载 根据torch官网的安装命令笔者下载了pytorch、torchvision、torchaudio三个安装文件 下载好之后利用pip命令进行安装注意1.需要先安装torch再安装其他whl2.利用了conda虚拟环境的话需要先开启进入环境再安装
测试是否安装成功
打开python解释器导入库不报错则安装成功 检测GPU是否可用
print(torch.cuda.is_available())查看torch版本
print(torch.__version__)至此安装完成
后记
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