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關(guān)于Torch?torchvision?Python版本對應(yīng)關(guān)系說明

 更新時間:2022年05月11日 09:46:35   投稿:jingxian  
這篇文章主要介紹了關(guān)于Torch?torchvision?Python版本對應(yīng)關(guān)系說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

1. torch- torchvision- python版本對應(yīng)關(guān)系

2. CUDA Toolkit 和PyTorch的對應(yīng)關(guān)系

僅供參考

3. 安裝說明

3.1 用anaconda安裝pytorch

anaconda新建虛擬環(huán)境后,直接在pytorch官網(wǎng)官網(wǎng)鏈接找到“Install”按鈕。這里一鍵搞定torch,torchvision,cudatoolkit等等。

  • 前提需要安裝好NVIDIA驅(qū)動。
  • 不需要另外安裝CUDA(筆者在沒有單獨安裝CUDA情況下,成功運行了torch-gpu)。
  • 和機器已經(jīng)裝好的CUDA不發(fā)生沖突。
  • anaconda會自動對應(yīng)torch,torchvision,cudatoolkit等的版本。
  • 這里一般下載最新的torch版本。

原因是anaconda將torch,torchvision,cudatoolkit等等都集成在虛擬環(huán)境里,統(tǒng)一管理依賴包。

如圖所示

有鏡像源的情況下,去掉末尾的“-c pytorch”會更快,否則經(jīng)常容易下載超時。conda下載超時時長可以設(shè)置。

conda config --show
conda config --set remote_connect_timeout_secs 40
conda config --set remote_read_timeout_secs 100
conda config --show		#查看conda設(shè)置
conda config --set 		#設(shè)置對應(yīng)的參數(shù)

3.2 不用Anaconda來管理環(huán)境

仔細對照torch、torchvision、cuda之間的對應(yīng)關(guān)系,還有NVIDIA和CUDA版本的關(guān)系。

3.3 對NVIDIA驅(qū)動的要求

和NVIDIA驅(qū)動直接關(guān)聯(lián)的是CUDA的版本。

如果安裝的是CUDA=10.0.130,那么在Windows系統(tǒng)要求NVIDIA驅(qū)動大于411.31,不需要嚴格等于411.31。

如果小于411.31,則會報錯顯示驅(qū)動版本過舊。

筆者是將NVIDIA驅(qū)動更新至最大456.38,正常使用。

3.4 下載 .whl 文件離線安裝

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

根據(jù)前面的對應(yīng)關(guān)系,下載好適合你的版本的 torch 、torchvision。

cu102 # 表示CUDA=10.2
cp37 # 表示python=3.7
linux or win?

下載好后,用pip安裝,先cd 到下載的文件夾

pip install torch-1.7.0+cu101-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

測試GPU版本的torch是否安裝成功

(torch) D:\MyData\xiaCN\Desktop\Work\unbiased> python
Python 3.6.13 (default, Feb 19 2021, 05:17:09) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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