respberry 安装pytorch1.8

要在Raspberry Pi上安装PyTorch 1.8，首先需要确保你的Raspberry Pi已经正确安装了Python。然后，你可以按照以下步骤进行安装：

1. 打开终端并运行以下命令以安装相关的依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools

2. 使用pip安装PyTorch和Torchvision：

pip install torch
pip install torchvision

3. 确保你的Raspberry Pi连接到互联网，因为这些命令将从互联网上下载安装所需的软件包。

4. 等待安装完成，一旦安装完成，你就可以在Python中导入PyTorch和Torchvision来测试它是否成功安装了：

import torch
import torchvision
print(torch.__version__)

以上就是在Raspberry Pi上安装PyTorch 1.8的简单步骤。需要注意的是，Raspberry Pi的性能相对较弱，可能在运行大规模深度学习模型时会有性能限制，建议仅在轻量级模型或者用于学习目的时使用。希望对你有帮助！

相关问题

树莓派4安装pytorch

### 如何在树莓派4 (Raspberry Pi 4) 上安装 PyTorch 深度学习框架

#### 准备工作
为了确保顺利安装PyTorch，在开始之前应先更新系统的软件包列表并升级已有的软件包。这一步骤能够减少后续可能出现的依赖冲突问题。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

#### 安装必要的依赖库
对于Python环境以及一些基础科学计算库的支持是必不可少的，因此需要预先安装这些组件：

sudo apt-get install python3-pip python3-dev libatlas-base-dev
pip3 install numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose

#### 设置Python虚拟环境（可选）
创建独立的工作空间有助于管理不同项目的依赖关系，防止版本冲突等问题的发生。

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

#### 安装PyTorch
针对ARM架构优化过的二进制文件可以从官方渠道获取，具体命令如下所示[^4]：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

注意：上述链接指向的是CPU版PyTorch；如果希望利用GPU加速，则需根据实际情况调整URL中的`cpu`部分为相应的CUDA版本号，不过请注意树莓派并不支持NVIDIA CUDA技术，所以这里推荐使用默认的CPU版本即可。

完成以上步骤之后就可以正常使用PyTorch来进行简单的机器学习实验了。当然，由于设备性能所限，在处理复杂任务时可能会遇到效率瓶颈，但这不妨碍作为入门级的学习工具来使用[^2]。

如何在树莓派安装PyTorch

在树莓派(Raspberry Pi)上安装PyTorch，你可以按照以下步骤操作：

1. **更新系统**：
首先确保你的树莓派已更新到最新版本的Raspbian。运行以下命令：

   sudo apt update && sudo apt upgrade

2. **安装依赖项**：
安装Python和相关库，如pip（Python包管理器）：

   sudo apt-get install python3-pip

3. **安装CUDA（如果需要GPU支持）**：
如果你想利用GPU加速，首先确保你的树莓派有GPU并且是兼容的版本，然后安装CUDA。注意，这一步骤对于某些轻量级项目可能不是必需的，因为Raspberry Pi的集成显卡性能有限。参考官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/raspberrypi/

4. **安装cuDNN（同样针对GPU支持）**：
如果安装了CUDA，还需安装cuDNN：

   cd /tmp
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/raspbian/pool/main/c/cudnn8/cudnn8_8.0.59-1+rpi4cuda11.3_amd64.deb
   sudo dpkg -i cudnn8_*.deb

5. **安装PyTorch**：
使用pip安装PyTorch。由于树莓派资源有限，推荐选择预训练模型的CPU版本：

   pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

或者如果你不需要GPU支持，可以指定`cpu`版本：

   pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir

6. **验证安装**：
安装完成后，检查PyTorch是否成功安装：

   python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"