Pytorch的安装过程之pip、conda、Docker容器安装

目录

• 前言
• 一、Pyorch介绍
• 二、Pyorch安装
• 1.pip安装
• 2.conda安装
• 3.docker容器安装
• 总结

前言

PyTorch是一个开源的深度学习框架，基础教学从开始安装学起，一步一个脚印。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、Pyorch介绍

PyTowww.devze.comrch是一个开源的深度学习框架，用于计算机视觉和自然语言处理等应用程序的开发。它提供了一个灵活的编程模型，可以方便地进行模型定义、训练和分析。PyTorch采用了面向对象的编程风格，允许用户定义自己的神经网络层和损失函数。它还提供了丰富的工具和库，可以帮助用户实现复杂的深度学习模型。 PyTorch还可以与其他框架进行无缝集成，比如与TensorFlow进行集成，从而可以让用户获得最佳的深度学习体验。

二、Pyorch安装

由于pytorch的版本取决于使用的操作系统、python版本和是否使用GPU因此下面先指定如下环境：

Ubuntu20.04

python版本可以在conda构建的虚拟环境中自由设定，以python3.8.15为例

GPU选择本机对应的型号，以RTX2080TI为例支持CUDA11.6

1.pip安装

首先，确保你已经安装了Python 3.8和pip。如果你还没有安装，可以在命令行中输入以下命令来安装：

 sudo apt install python3 python3-pip

接下来，安装PyTorch的核心库和CUDA支持：

 pip install torch torchvision
 pip install torch torchvision cudatoolkit=11.6 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stabl编程客栈e.html

然后，安装cuDNN，这是Nvidia提供的一个用于加速深度学习模型训练的库：

 # 下载安装包
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/MAChine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 安装安装包
 sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 更新源
 sudo apt update
 # 安装cuDNN
 sudo apt install --no-install-recommends libcudnn8=8.2.0.30-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.2.0.30-1+cuda11.6

最后，运行以下代码来验证安装是否成功：

 import torch
 print(torch.__version__)

如果安装成功，那么会打印出当前安装的PyTorch版本号。

注意：在安装过程中，如果遇到问题，可以参考PyTorch官网的安装指南：https://pytorch.org/get-started/locally/。

2.conda安装

首先，确保你已经安装了Python 3.8和Conda。如果你还没有安装，可以在命令行中输入以下命令来安装：

 # 下载安装包
 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-linux-x86_64.sh
 # 安装
 bash Miniconda3-lat开发者_开发入门est-Linux-x86_64.sh

接下来，安装PyTorch的核心库和CUDA支持：

 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.6 -c pytorch

然后，安装cuDNN，这是Nvidia提供的一个用于加速深度学习模型训练的库：

 # 下载安装包
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/mjavascriptachine-learning/repos/ubuntu2004/pythonx86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 安装安装包
 sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 更新源
 sudo apt update
 # 安装cuDNN
 sudo apt install --no-install-recommends libcudnn8=8.2.0.30-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.2.0.30-1+cuda11.6

最后，运行以下代码来验证安装是否成功：

 import torch
 print(torch.__version__)

如果安装成功，那么会打印出当前安装的PyTorch版本号。

注意：在安装过程中，如果遇到问题，可以参考PyTorch官网的安装指南：https://pytorch.org/get-started/locally。

3.Docker容器安装

首先，确保已经安装了Docker。如果你还没有安装，可以在命令行中输入以下命令来安装：

 sudo apt install docker.io

接下来，下载PyTorch的Docker镜像：

 sudo docker pull pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel

然后，运行Docker容器：

sudo docker run -it pytorch/pytorch:1.8.1-cupythonda11.6-cudnn8-devel

进入Docker容器后，就可以在容器中运行PyTorch的Python代码了。

注意：使用Docker容器安装PyTorch的优点是简单、快捷，但是也有一些缺点，比如容器隔离的环境与宿主机的环境存在一定差异，如果需要使用宿主机上的文件，需要使用Docker的“挂载”功能，这需要一定的Docker知识和技巧。建议在安装PyTorch前，先了解Docker的基本操作方法。

总结

• PyTorch是一个基于Python的开源深度学习框架，可用于训练和预测深度学习模型。
• PyTorch支持多种安装方法，包括pip、Conda和Docker容器等，可以根据自己的需要选择适合的安装方法。
• 安装PyTorch后，可以在Python交互环境中验证是否安装成功，方法是输入import torch并打印torch.version。

到此这篇关于Pytorch的安装过程之pip、conda、Docker容器的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch 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！