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1. 前语

使用 Anaconda 装备 Pytorch 深度学习环境时使用官网链接给出的装置指令装置会很慢,并且常常报错,为此收拾现在全版别 pytorch 深度学习环境装备指令,以下指令适用 Windows 操作系统,在 Anaconda Prompt 中运转。

2. 装备镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

3. pytorch,torchvision,python 版别对应

pytorch,torchvision,python 三者的对应联系来源于 pytorch 官方 github,链接:https://github.com/pytorch/vision#installation

在这里刺进图片描绘

4. 创立并进入虚拟环境

创立一个虚拟环境,其间 pt 是自定义虚拟环境称号,别的依据踩坑经历 python 3.6.5 版别能够适配一切版别的 pytorch,主张创立环境时 python 解说器版别挑选 3.6.5 版别。

conda create -n pt python=3.6.5

随后点击 y 赞同装置,等候一会进入虚拟环境。

activate pt

5. Pytorch 0.4.1

conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda90  # CUDA 9.0
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda92  # CUDA 9.2
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda80  # CUDA 8.0
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda75  # CUDA 7.5
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cpuonly  # CPU 版别

6. Pytorch 1.0.0

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100  # CUDA 10.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90  # CUDA 9.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80  # CUDA 8.0
conda install pytorch-cpu==1.0.0 torchvision-cpu==0.2.1 cpuonly  # CPU 版别

7. Pytorch 1.0.1

conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0  # CUDA 9.0
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=10.0  # CUDA 10.0
conda install pytorch-cpu==1.0.1 torchvision-cpu==0.2.2 cpuonly  # CPU 版别

8. Pytorch 1.1.0

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0  # CUDA 9.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0  # CUDA 10.0
conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly  # CPU O版别

9. Pytorch 1.2.0

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0  # CUDA 10.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly  # CPU 版别

10. Pytorch 1.4.0

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly  # CPU 版别

11. Pytorch 1.5.0

conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly  # CPU 版别

12. Pytorch 1.5.1

conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cpuonly  # CPU 版别

13. Pytorch 1.6.0

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly  # CPU 版别

14. Pytorch 1.7.0

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=11.0  # CUDA 11.0
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cpuonly  # CPU 版别

15. Pytorch 1.7.1

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=9.2  # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.1  # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=11.0  # CUDA 11.0
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cpuonly  # CPU 版别

16. Pytorch 1.8.0

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=11.1  # CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cpuonly  # CPU 版别

17. Pytorch 1.9.0

conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=10.2  # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=11.1  # CUDA 11.1
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cpuonly  # CPU 版别

18. 测验是否装置成功

  • CPU 版别测验:持续运转 python 进入交互式环境,别离运转 import torchimport torchvision 不报错则装置成功。
  • GPU 版别测验:持续运转 python 进入交互式环境,别离运转 import torchimport torchvision 不报错, 再运转 print(torch.cuda.is_available()) 输出 Ture 则表明装置成功。

到此这篇关于Anaconda装备各版别Pytorch的完成的文章就介绍到这了,更多相关Anaconda装备Pytorch内容请查找脚本之家曾经的文章或持续阅读下面的相关文章期望我们今后多多支撑脚本之家!

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