關(guān)于Torch?torchvision?Python版本對應(yīng)關(guān)系說明
1. torch- torchvision- python版本對應(yīng)關(guān)系
2. CUDA Toolkit 和PyTorch的對應(yīng)關(guān)系
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(dòng)。
- 不需要另外安裝CUDA（筆者在沒有單獨(dú)安裝CUDA情況下，成功運(yùn)行了torch-gpu）。
- 和機(jī)器已經(jīng)裝好的CUDA不發(fā)生沖突。
- anaconda會(huì)自動(dòng)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。
有鏡像源的情況下，去掉末尾的“-c pytorch”會(huì)更快，否則經(jīng)常容易下載超時(shí)。conda下載超時(shí)時(shí)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(xì)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(dòng)的要求
和NVIDIA驅(qū)動(dòng)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(dòng)大于411.31,不需要嚴(yán)格等于411.31。
如果小于411.31，則會(huì)報(bào)錯(cuò)顯示驅(qū)動(dòng)版本過舊。
筆者是將NVIDIA驅(qū)動(dòng)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(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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