关闭终端后,pytorch无法使用是为什么
时间: 2023-06-26 16:07:04 浏览: 44
如果您在关闭终端后无法再次使用 PyTorch,可能是因为您没有将 PyTorch 安装在 Python 的 site-packages 目录下,或者是您没有将 PyTorch 添加到系统的 PATH 环境变量中。
解决这个问题的方法是,首先检查您是否正确地安装了 PyTorch,并将其添加到了您的 Python 环境中。然后,您可以将 PyTorch 的路径添加到系统的 PATH 环境变量中,这样您就可以在关闭终端后再次使用 PyTorch 了。
如果您使用的是 Anaconda 或者其他的虚拟环境,您需要激活对应的环境后再次使用 PyTorch。
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pytorch中使用tensorboard 的例子代码
下面是一个简单的使用PyTorch和TensorBoard的例子代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 构建模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 训练模型
writer = SummaryWriter('runs/example')
model = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for i in range(1000):
x = torch.randn(1, 10)
y = model(x)
loss = y.mean()
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if i % 100 == 0:
writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), i)
writer.close()
```
在这个例子中,我们定义了一个简单的神经网络模型,然后使用随机数据来进行训练。每100个迭代周期,我们将训练误差写入TensorBoard中。最后,我们关闭写入器。
要查看TensorBoard可视化结果,只需在终端中运行以下命令:
```
tensorboard --logdir=runs
```
然后在浏览器中打开TensorBoard的URL即可查看结果。
pip使用清华镜像源安装pytorch
您可以按照以下步骤使用清华镜像源来安装 PyTorch:
1. 首先,打开终端或命令提示符。
2. 创建或编辑 `pip` 的配置文件 `pip.ini`(Windows)或 `pip.conf`(Linux/Mac)。
- 对于 Windows 用户,在命令提示符中输入以下命令:
```
notepad %HOMEPATH%\pip\pip.ini
```
- 对于 Linux/Mac 用户,在终端中输入以下命令:
```
nano ~/.pip/pip.conf
```
3. 在打开的文件中,添加以下内容:
```
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
4. 保存并关闭该文件。
5. 现在,您可以使用清华镜像源来安装 PyTorch。在终端或命令提示符中运行以下命令:
```
pip install torch torchvision
```
这将使用清华镜像源来下载和安装 PyTorch 和 torchvision。
请注意,这只是将 PyTorch 安装包下载源切换到了清华镜像源,安装过程中其他依赖项的下载可能仍然会使用默认的源。