Pytorch1.5.1版本安装的方法步骤

查看自己cuda版本，

我的cuda是11版本了，所以可以安装11版本以下的任何版本。

进入pytorch官网

官网网址：https://pytorch.org/

2020年11月19号，更新

最简单的是直接按官网给的Run this Command命令，直接安装，如下：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

解释：-c pytorch，意思是从pytorch网站下载，速度感人，有办法的那就方便多了。

按照上面图这样选择，安装pytorch有GPU加速的版本，安装命令可以改下，后面加个豆瓣源，这样下载速度快些。

pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.douban.com/simple

或者直接用conda安装，去掉后面的 -c pytorch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2

如果上面方法都下载慢，那就按下面方法来。（适用于win版本，Linux的可以返回上一层寻找对应的版本）

先进清华源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D
下载对应pytorch版本，我的是Python3.7，需要PyTorch-gpu版本，cuda需要10.2，找到对应的bz2文件下载，如图

还要下载对应的torchvision===0.6.1，如图

下载好就在命令行进入你下载的路径目录里面安装，并输入下面代码进行离线安装。

conda install --offline 对应的安装包文件名字

安装完后还要安装cudatoolkit=10.2

conda install cudatoolkit=10.2

然后运行测试代码：

# TEST
import torch
from torch.backends import cudnn

x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
print(xx)
print(cudnn.is_acceptable(xx))

结果：

1.5.1
10.2
True
tensor([1.], device='cuda:0')
True

安装成功！

GPU加速代码

import torch
import time

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

a = torch.randn(10000, 1000)
b = torch.randn(1000, 2000)

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b) # 矩阵乘法
t1 = time.time()
print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b) # 矩阵乘法
t1 = time.time()
print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))

device = torch.device('cuda')
a = a.to(device)
b = b.to(device)

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b) # 矩阵乘法
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

结果：

1.5.1
True
cpu 0.13901472091674805 tensor(140929.9688)
cpu 0.16696977615356445 tensor(140929.9688)
cuda:0 0.22500324249267578 tensor(141330.6875, device='cuda:0')
cuda:0 0.003974437713623047 tensor(141330.6875, device='cuda:0')

运行两次是cuda有个预热的过程，第二次的时间明显减少了。和CPU相比，更快。

自动求导

代码：

import torch
from torch import autograd

x = torch.tensor(1.)
a = torch.tensor(1., requires_grad=True)
b = torch.tensor(2., requires_grad=True)
c = torch.tensor(3., requires_grad=True)

y = a ** 2 * x + b * x + c

print('before:', a.grad, b.grad, c.grad)
grads = autograd.grad(y, [a, b, c])
print('after :', grads[0], grads[1], grads[2])

结果：

before: None None None
after : tensor(2.) tensor(1.) tensor(1.)

可以看出pytorch比TensorFlow1.X好理解，适合人类思维，功能也都全。

到此这篇关于Pytorch1.5.1版本安装的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch1.5.1版本安装内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Win10+GPU版Pytorch1.1安装的安装步骤

    安装cuda 更新nvidia驱动 打开GeForce Game Ready Driver或在GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序. 选择cuda 打开nvidia控制面板 点击帮助.点击系统信息.在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息 在我升级过nvidia驱动后,cuda的版本更新到了10.1.接下来下载cuda . cuda10.1安装完毕. 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件,然后添加bin目录到环境变量

  • 使用anaconda安装pytorch的实现步骤

    使用anaconda安装pytorch过程中出现的问题 在使用anaconda安装pytorch的过程中,出现了很多问题,也在网上查了很多相关的资料,但是都没有奏效.在很多次尝试之后才发现是要先装numpy的原因-下面开始记录一下过程中的一些尝试和错误经验,供大家参考学习.先按照正常步骤一步一步来安装. 使用anaconda直接从网上下载 首先,打开anaconda navigator,然后创建一个环境来放pytorch. 先点击下面的create,然后创建一个新环境. 选择你的python版本

  • 详解anaconda离线安装pytorchGPU版

    在网速不好的情况下,如何用离线的方式安装pytorch.这里默认大家已经安装了anaconda了. 安装Nvidia驱动.cuda.cudnn等依赖 首先安装vs社区版,如果已经安装过可以跳过这一步,下载地址 安装以下两个组件即可,不用全部装上. 之后安装nvidia驱动,注意自己显卡和驱动的对应关系,下载地址 我的显卡是940M,对应如下选项: 安装cuda 这里要注意查看驱动和cuda的对应关系,首先查看自己下载的驱动文件名, 可以看到最开始有个数字,这个就是驱动版本,和cuda会有下图类似

  • windows系统快速安装pytorch的详细图文教程

    pip和conda的区别 之前一直使用conda和pip ,有时候经常会两者混用.但是今天才发现二者装的东西不是在一个地方的,所以发现有的东西自己装了,但是在运行环境的时候发现包老是识别不了,一直都特别疑惑,直到今天注意到这个问题,所以来总结一下二者的区别. pip pip专门管理Python包 编译源码中的所有内容. (源码安装) 由核心Python社区所支持(即,Python 3.4+包含可自动增强pip的代码). conda Python不可知论者. 现有软件包的主要重点是Python,而

  • Windows10+anacond+GPU+pytorch安装详细过程

    1.查看自己电脑是否匹配GPU版本. 设备管理器查看. 查看官网是否匹配.地址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus  ** 2.进入NVIDIA对电脑版本进行查**看. 如果可以的的话可以自己卸载原来版本,后安装新版本.安装地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 接下来,进入NVIDIA安装过程,在这安装过程中,我一开始直接选择的精简安装,但由于VS的原因,导致无法正常安装,于是我换成了自定

  • mac安装pytorch及系统的numpy更新方法

    安装Pytorch 在pytorch官网上选择相应选项,我的是OS X, pip, python2.7, none CUDA. (之所以用python2.7只是觉得现在还有好多代码用2.7写的,用3+版本经常会由于语法更新而报错.而且用3+的话sublime还要配下python3 的building system......) 打开terminal,输入: sudo pip install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.3.0.post4-cp2

  • PyTorch安装与基本使用详解

    什么要学习PyTorch? 有的人总是选择,选择的人最多的框架,来作为自己的初学框架,比如Tensorflow,但是大多论文的实现都是基于PyTorch的,如果我们要深入论文的细节,就必须选择学习入门PyTorch 安装PyTorch 一行命令即可 官网 pip install torch===1.6.0 torchvision===0.7.0 - https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 时间较久,耐心等待 测试自己是否安装成功 运行

  • PyTorch的深度学习入门之PyTorch安装和配置

    前言 深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别.分类,物体检测,机器翻译等等.深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法.因此,我们将要介绍的深度学习,指的是构建神经网络结构,并且运用各种深度学习算法训练网络参数,进而解决各种任务.本文从PyTorch环境配置开始.PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便.还有其他主流的深度学习框架,例如Caffe,TensorFlow,CNTK等等,各有千秋.笔者认为,初期学习还是选择一种

  • Pytorch1.5.1版本安装的方法步骤

    Pytorch1.5.1版本安装的方法步骤

    查看自己cuda版本, 我的cuda是11版本了,所以可以安装11版本以下的任何版本. 进入pytorch官网 官网网址:https://pytorch.org/ 2020年11月19号,更新 最简单的是直接按官网给的Run this Command命令,直接安装,如下: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 解释:-c pytorch,意思是从pytorch网站下载,速度感人,有办法的那

  • Ubuntu20下的Django安装的方法步骤

    Ubuntu20下的Django安装的方法步骤

    网上找了很多资料,都不理想.其实ubuntu20以后的版本,很多功能都预装好了,安装django也没有以前的版本那么复杂. 很简单,只需要几步就可以安装成功. 因为 ubuntu20 里已经预装了python,所以可以直接使用pip来安装需要安装的包. django也是如此.也不用单独去下载django的安装包,直接运行pip3就行. 如果没有pip3,那么就需要安装一下 sudo apt install python3-pip ubuntu中的python运行命令与windows不一样,win

  • Python中使用Selenium环境安装的方法步骤

    Python中使用Selenium环境安装的方法步骤

    环境准备 已正确安装python环境,已安装chrome浏览器或者firefox浏览器 使用 python --version 命令如果输出python版本则python 安装成功 安装selenium 使用pip命令安装selenium pip install selenium 下载chrome驱动 或者firefox驱动 selenium的chrome驱动(国内阿里像) selenium的firefox驱动(github地址) 注意:下载对应版本的驱, 点击浏览器三个点 - 帮助 - 关于G

  • python如何将自己的包上传到PyPi并可通过pip安装的方法步骤

    目录 一.创建包 1.1 包概念简述 1.2 创建包结构 二.上传前准备 2.1 完善包相关信息 2.2 创建可供分发的包 三.上传包至PyPi 3.1 使用PyPi测试环境先熟悉上传步骤 3.2 正式上传至PyPi 四.使用pip安装测试 4.1 安装PyPi测试环境的包 4.2 安装PyPi正式环境的包 五.包版本更新 当逐渐在用python开发项目或者日常使用时,一般需要大量使用别人提供的包,这些包能高效的帮助我们快速高效的完成指定任务或者需求,不过有时也会想,自己如果能够把自己的代码打包

  • mysql 8.0.24版本安装配置方法图文教程

    mysql 8.0.24版本安装配置方法图文教程

    本文记录了mysql 8.0.24版本安装配置方法,分享给大家 从Mysql官网下载mysql 下载完成后直接双击进行安装,打开后的页面如下所示: 选择自定义custom,接着下一步 将MySQL Server 展开,添加到右边(点击绿色箭头) 选择安装位置后点击ok 点击Next,点击MySQL Sever,选择后再点击Execute 下载完成后点击下一步(需要等待一小会儿) 直接下一步 下一步 一般情况下选择第二个即可,然后点击下一步 设置密码,设置的密码为默认root的密码 下一步 点击E

  • MinGW-w64 C/C++编译器下载和安装的方法步骤(入门教程)

    MinGW-w64 C/C++编译器下载和安装的方法步骤(入门教程)

    目录 1.安装包下载 2.环境变量配置 3.小试牛刀 如果电脑没有安装MinGW-w64 C/C++编译器,在Windows的命令窗口键入gcc会提示 “"gcc"不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件”. 1.安装包下载 方法一:下载Installer在线安装(费时) 第一步:点击此链接:http://www.mingw-w64.org/doku.php,然后依次进行图1.图2.图3和图4操作,以完成mingw-w64-install.exe下载. 图1 图2 图3 图4

  • mysql 5.7以上版本安装配置方法图文教程（mysql 5.7.12\mysql 5.7.13\mysql 5.7.14）

    mysql 5.7以上版本安装配置方法图文教程（mysql 5.7.12\mysql 5.7.13\mysql 5.7.14）

    之前安装mysql 5.7.12时未做总结,换新电脑,补上安装记录,安装的时候,找了些网友的安装记录,发现好多坑 (一)mysql 5.7.13 安装配置方法 1.mysql-5.7.12-winx64.zip下载 官方下载地址:http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 2.解压到C:\job\mysql-5.7.12-winx64 3.在C:\job\mysql-5.7.12-winx64下新建my.ini配置文件 内容如下: ################

  • Centos7.4 zabbix3.4.7源码安装的方法步骤

    一.概述 Zabbix 是一个企业级的分布式开源监控方案.能够监控各种网络参数以及服务器健康性和完整性.支持灵活的通知机制,提供出色的报告和数据可视化功能.Zabbix支持主动轮询和被动捕获.最关键的是源代码都是免费发行的,可供公众任意使用.这也是它在中小企业广为流行的重要原因之一.本文简要描述Zabbix特性以及基于CentOS 7下安装Zabbix 3.4. 特性功能 Zabbix自3.4.5rc1版本开始支持Elasticsearch作为历史数据存储,17年12月28日发布了3.4.5 B

  • mysql 5.7.15版本安装配置方法图文教程

    本文为大家分享了MySQL 5.7版本的安装使用详细教程,更改数据库data的存储路径,供大家参考,具体内容如下 因为看到mysql5.7加入了新特性documentation 所以重新安装了一下mysql5.7版本的,顺便把步骤贴一贴 (一)下载: 官网链接 步骤:[Downloads–>Community–>MySQL on Windows–>MySQL Installer] 备注:如果没有oracle账号就注册一个,然后到这个界面login,下载 (二)安装: 下载完成之后双击安装

  • ElasticSearch6.2.3+head插件安装的方法步骤

    前言 由于工作原因,需要搭建一台ES服务,因为是研究需要,也出于一个程序员对新技术的尝鲜,所以采用了目前最新6.2.3版本进行实验. 本以为按照网上面的相关文章一步一步进行即可快速搭建完成,没想到却遇到很多麻烦,一方面是自己菜鸟一枚,一方面是因为es版本更新效快,网上搜到的很多相关安装方法已经有所变化,正所谓好记心不如烂笔头,所以这里专门针对6.2.3版本的安装方法记录下来,各位如果参考此版本进行安装,请务必留意准备安装的ES版本,尽量不要出入太大,至少也要是6.X版本为宜 正文 1. 下载 c

随机推荐