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

树莓派安装PyTorch

### 如何在Raspberry Pi上安装PyTorch

为了在Raspberry Pi上成功部署和运行PyTorch，需遵循一系列特定的操作流程来确保兼容性和性能优化。

#### 准备工作环境
确认已安装最新版本的64位Raspberry Pi操作系统[^1]。这一步骤对于后续软件包的成功安装至关重要，因为某些依赖项可能仅支持64位架构。

#### 安装必要的依赖库
除了基础系统外，还需要额外配置一些Python开发工具链以及科学计算所需的库文件。可以通过执行如下命令完成初步设置：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip build-essential cmake git unzip pkg-config libjpeg-dev libpng-dev wget curl gfortran libopenblas-dev liblapack-dev cython3
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel

#### 获取并编译OpenBLAS
由于官方预构建二进制文件并不总是适用于ARM平台上的Raspberry Pi，因此建议自行编译适合硬件特性的线性代数加速器——OpenBLAS。此过程有助于提高矩阵运算效率，从而间接加快机器学习模型训练速度。

git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
cd OpenBLAS/
make NO_AFFINITY=1 USE_OPENMP=0 NUM_THREADS=4 DYNAMIC_ARCH=1 TARGET=ARMV8
sudo make PREFIX=/usr/local install

#### 编译安装PyTorch
考虑到资源有限的小型嵌入式设备特性，推荐采用轻量化策略定制化编译PyTorch源码。具体操作可参照GitHub仓库中的说明文档进行调整；这里提供了一个简化版脚本供参考：

# 下载指定分支下的PyTorch源码
git clone --branch v1.12.0 https://github.com/pytorch/pytorch.git pytorch_src
cd pytorch_src/

# 设置环境变量以启用NEON指令集优化
export CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../"
export ATEN_NO_TEST=1
export MAX_JOBS=$(nproc)

# 开始编译
TORCH_CUDA_ARCH_LIST="5.3" BUILD_CAFFE2_OPS=OFF python setup.py bdist_wheel

请注意上述示例基于v1.12.0版本，在实际应用时应根据需求选择合适的稳定发行版号，并关注项目主页获取最新的编译选项指导。

#### 验证安装成果
一旦顺利完成以上各阶段的任务之后，则可通过简单的测试程序检验PyTorch是否能够正常运作于当前环境中。

import torch
print(torch.__version__)
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
if torch.cuda.is_available():
    print('CUDA is available')
else:
    print('Running on CPU only.')

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]。