win7 64位Anaconda3下安装Pytorch教程

2024-06-10 05:58

本文主要是介绍win7 64位Anaconda3下安装Pytorch教程,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

PyTorch官方网址:github ,主页

概述:PyTorch 就已经是我们 Python 深度学习框架列表中的一个新的成员了。它是从 Lua 的 Torch 库到 Python 的松散端口,由于它由 Facebook 的 人工智能研究团队(Artificial Intelligence Research team (FAIR))支持且因为它用于处理动态计算图(Theano,TensorFlow 或者其他衍生品没有的特性,编译者注:现在 TensorFlow 好像支持动态计算图),它变得非常的有名。PyTorch 在 Python 深度学习生态系统将扮演怎样的角色还不得而知,但所有的迹象都表明,PyTorch 是我们列表中其他框架的一个非常棒的选择。

PyTorch是一个python优先的深度学习框架,是一个和tensorflow,Caffe,MXnet一样,非常底层的框架。先说下PyTorch的三大优势: 


一.Python优先支持策略: 
PyTorch主推的特性之一,就是支持python(官方的提法:puts Python first)。因为直接构建自 Python C API,PyTorch从细粒度上直接支持python的访问。相比于原生Python实现,引入的新概念很少,这不仅降低了 python 用户理解的门槛,也能保证代码基本跟原生的 python 实现一致。事实上,开发者可以直接用原生 python 代码扩展 PyTorch 的 operation。 


二.动态图的良好支持 
Tensorflow运行必须提前建好静态计算图,然后通过feed和run重复执行建好的图。但是Pytorch却不需要这么麻烦:PyTorch的程序可以在执行时动态构建/调整计算图。相对来说,pytorch具有更好的灵活性。这得益于Pytorch直接基于 python C API 构建的 python 接口。 


三.易于Debug 
PyTorch在运行时可以生成动态图,开发者就可以在堆栈跟踪中看到哪一行代码导致了错误。你甚至可以在调试器中停掉解释器并看看某个层会产生什么。

既然PyTorch这么多的好处,当然想马上安装体验一把,到PyTorch主页一看,只支持OS,Linux等就是没看到支持Windows,还好它支持Anaconda。

首先说一下本人机器的环境:Win7旗舰版 64位,安装的Anaconda4(在windows下玩Python推荐Anaconda),自带的Python3.6.1,原先安装的CUDA7.5,cudnn为cudnn-7.5-windows7-x64-v5.0-ga.zip,虽然我在安装PyTorch时安装包

pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80.tar.bz2—>链接:http://pan.baidu.com/s/1kVefCNl 密码:ss0p

时要求的是cu80但是,本人机器上仍然安装成功。

下载完PyTorch安装包后,无需解压,直接运行Anaconda Prompt命令行,将目录定位到安装包所在目录,执行如下命令:

conda install --offline pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80.tar.bz2 #离线安装


没有任何提示,稍等片刻,PyTorch便已安装完成,为了验证是否安装成功,可在 Anaconda Prompt命令行下直接输入python命令进入Python界面,输入如下:

import torch


若不出错,则表示安装成功,具体如下:










参考:

http://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/73500031

http://www.sohu.com/a/127929325_465975

http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c463090102wu69.html

这篇关于win7 64位Anaconda3下安装Pytorch教程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1047369

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