安装pytorch1.7
时间: 2024-05-09 07:12:42 浏览: 327
安装PyTorch 1.7可以按照以下步骤进行:
1. 首先,确保你已经安装了Python和pip。PyTorch支持Python 3.6及以上版本。
2. 打开终端或命令提示符,运行以下命令来安装PyTorch:
```
pip install torch==1.7.0
```
这将会安装PyTorch的CPU版本。如果你的机器支持GPU,并且你想要安装GPU版本的PyTorch,可以运行以下命令:
```
pip install torch==1.7.0+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
这将会安装适用于CUDA 11.0的PyTorch版本。
3. 安装完成后,你可以通过运行以下代码来验证PyTorch是否成功安装:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
如果输出的版本号是1.7.0,则表示PyTorch安装成功。
相关问题
利用anaconda在python环境下安装pytorch1.7版本
以下是在anaconda中安装pytorch1.7版本的步骤:
1. 打开Anaconda Prompt(Windows)或终端(macOS或Linux)。
2. 在终端中输入以下命令创建一个新的conda环境:
```
conda create --name env_name python=3.7
```
其中,`env_name`是你想要创建的环境名称。你可以用任何名称替换它;`python=3.7`表示你希望使用Python 3.7版本。
3. 输入以下命令,激活新创建的conda环境:
```
conda activate env_name
```
注意,这里的`env_name`应该与你在第2步创建的环境名称一致。如果成功激活了环境,你应该在终端的命令行前面看到环境名称。
4. 输入以下命令,安装pytorch 1.7:
```
conda install pytorch==1.7 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
这将安装pytorch 1.7和相关的torchvision和torchaudio库。此外,它使用10.2版本的cudatoolkit。如果你没有NVIDIA GPU或CUDA,可以移除'cudatoolkit=10.2'。如果你的电脑有其他版本的CUDA Toolkit,你需要根据你的CUDA版本指定一个包(例如:cudatoolkit=11.1)。
5. 安装完成后,输入以下命令验证pytorch是否已成功安装:
```
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
如果成功输出了1.7版本号,则说明你已经成功安装了pytorch 1.7和其他相关库。
希望这对你有所帮助!
在已经安装好cuda11.0且系统是ubuntu20.04的前提下,如何安装pytorch1.7
在Ubuntu 20.04系统上安装PyTorch 1.7并支持CUDA 11.0,你需要按照以下步骤操作:
1. **更新系统和安装依赖**:
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake pkg-config libncurses5-dev libhdf5-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libzmq3-dev libopenblas-dev libtbb-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler python3-dev python3-pip
```
2. **安装Python 3.6或更高版本(因为PyTorch 1.7只支持到Python 3.6)**:
```bash
if [ "$(python3 --version | cut -d ' ' -f1)" != "3" ]; then
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.6
alias python=python3.6
fi
```
3. **下载并配置CUDA 11.0**:
```bash
curl https://developer.nvidia.com/compute/cuda/11.0/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-archive-keyring.deb -o cuda-archive-keyring.deb
sudo dpkg -i cuda-archive-keyring.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda=11.0 cudnn=11.0 libcudnn8-dev=11.0 -y
rm cuda-archive-keyring.deb
```
4. **安装cuDNN**:
```bash
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
export CUDNN_HOME=$CUDA_HOME/lib64
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin:$CUDNN_HOME/bin
```
5. **获取PyTorch源码并编译**:
```bash
git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
cd pytorch
git checkout v1.7.1 # 或者选择对应的PyTorch版本
```
6. **构建PyTorch with CUDA**:
```bash
pip install -e ".[cuda11.0]" # 如果你的环境里还没有pip,需要先安装它
```
这可能会花费一些时间,因为它会自动配置和编译。
7. **检查安装**:
```bash
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
```
如果一切顺利,应该能看到 `True` 表示成功安装了PyTorch 1.7与CUDA 11.0支持。
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