Anaconda配置各版本Pytorch的实现


Posted in Python onAugust 07, 2021

1. 前言

利用 Anaconda 配置 Pytorch 深度学习环境时利用官网链接给出的安装指令安装会很慢,而且经常报错,为此整理目前全版本 pytorch 深度学习环境配置指令,以下指令适用 Windows 操作系统,在 Anaconda Prompt 中运行。

2. 配置镜像源

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 版本对应

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

Anaconda配置各版本Pytorch的实现

4. 创建并进入虚拟环境

创建一个虚拟环境,其中 pt 是自定义虚拟环境名称,另外根据踩坑经验 python 3.6.5 版本可以适配所有版本的 pytorch,建议创建环境时 python 解释器版本选择 3.6.5 版本。

conda create -n pt python=3.6.5

随后点击 y 同意安装,等待一会进入虚拟环境。

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 版本

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 版本

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 版本

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版本

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 版本

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 版本

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 版本

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 版本

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 版本

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 版本

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 版本

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 版本

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 版本

18. 测试是否安装成功

  • CPU 版本测试:继续运行 python 进入交互式环境,分别运行 import torchimport torchvision 不报错则安装成功。
  • GPU 版本测试:继续运行 python 进入交互式环境,分别运行 import torchimport torchvision 不报错, 再运行 print(torch.cuda.is_available()) 输出 Ture 则表示安装成功。

到此这篇关于Anaconda配置各版本Pytorch的实现的文章就介绍到这了,更多相关Anaconda配置Pytorch内容请搜索三水点靠木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三水点靠木!

Python 相关文章推荐
python使用MySQLdb访问mysql数据库的方法
Aug 03 Python
Python使用requests及BeautifulSoup构建爬虫实例代码
Jan 24 Python
python库lxml在linux和WIN系统下的安装
Jun 24 Python
python绘制直方图和密度图的实例
Jul 08 Python
django中SMTP发送邮件配置详解
Jul 19 Python
Python基本类型的连接组合和互相转换方式(13种)
Dec 16 Python
python处理RSTP视频流过程解析
Jan 11 Python
关于TensorFlow新旧版本函数接口变化详解
Feb 10 Python
matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例
Apr 17 Python
Python使用socket模块实现简单tcp通信
Aug 18 Python
python 无损批量压缩图片(支持保留图片信息)的示例
Sep 22 Python
python爬虫scrapy基于CrawlSpider类的全站数据爬取示例解析
Feb 20 Python
python开发的自动化运维工具ansible详解
Python初识逻辑与if语句及用法大全
Aug 07 #Python
python之json文件转xml文件案例讲解
Aug 07 #Python
一篇文章弄懂Python中的内建函数
Aug 07 #Python
Python 可迭代对象 iterable的具体使用
Aug 07 #Python
Python pandas之求和运算和非空值个数统计
Aug 07 #Python
关于Python中*args和**kwargs的深入理解
Aug 07 #Python
You might like
PHP session有效期session.gc_maxlifetime
2011/04/20 PHP
php压缩HTML函数轻松实现压缩html/js/Css及注意事项
2013/01/27 PHP
PHP生成验证码时“图像因其本身有错无法显示”的解决方法
2013/08/07 PHP
php求今天、昨天、明天时间戳的简单实现方法
2016/07/28 PHP
PHP封装的PDO数据库操作类实例
2017/06/21 PHP
基于JQUERY的多级联动代码
2012/01/24 Javascript
复制网页内容,粘贴之后自动加上网址的实现方法(脚本之家特别整理)
2014/10/16 Javascript
js淡入淡出的图片轮播效果代码分享
2015/08/24 Javascript
jQuery Validation Plugin验证插件手动验证
2016/01/26 Javascript
jQuery的ajax和遍历数组json实例代码
2016/08/01 Javascript
利用jQuery的动画函数animate实现豌豆发射效果
2016/08/28 Javascript
深入浅析JS是按值传递还是按引用传递(推荐)
2016/09/18 Javascript
json定义及jquery操作json的方法
2016/09/29 Javascript
AngularJS执行流程详解
2017/02/17 Javascript
js实现日期显示的一些操作(实例讲解)
2017/07/27 Javascript
jQuery实现的滑块滑动导航效果示例
2018/06/04 jQuery
详解element-ui 表单校验 Rules 配置 常用黑科技
2020/07/11 Javascript
[47:43]完美世界DOTA2联赛PWL S3 Magama vs GXR 第二场 12.19
2020/12/24 DOTA
Python多维/嵌套字典数据无限遍历的实现
2016/11/04 Python
Pandas读取MySQL数据到DataFrame的方法
2018/07/25 Python
使用python根据端口号关闭进程的方法
2018/11/06 Python
在Pandas中处理NaN值的方法
2019/06/25 Python
关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack
2019/06/28 Python
python科学计算之numpy——ufunc函数用法
2019/11/25 Python
TensorBoard 计算图的查看方式
2020/02/15 Python
Python图像处理库PIL的ImageDraw模块介绍详解
2020/02/26 Python
Python Tricks 使用 pywinrm 远程控制 Windows 主机的方法
2020/07/21 Python
Python使用Selenium模拟浏览器自动操作功能
2020/09/08 Python
Python Serial串口基本操作(收发数据)
2020/11/06 Python
逼真的HTML5树叶飘落动画
2016/03/01 HTML / CSS
英国领先的名牌服装折扣零售商:Brown Bag Clothing
2019/01/08 全球购物
.NET是怎么支持多种语言的
2015/02/24 面试题
计算机本科生自荐信
2013/10/15 职场文书
计算机毕业大学生求职信
2014/06/26 职场文书
单位介绍信格式
2015/01/31 职场文书
基层组织建设年活动总结
2015/05/09 职场文书