PyTorch 1.1.0 离线安装包全攻略

资源摘要信息:"PyTorch是一个开源机器学习库，基于Torch，用于计算机视觉和自然语言处理等多种应用。PyTorch使用动态计算图，支持GPU加速，非常适合深度学习研究和应用。CUDA是NVIDIA的一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用GPU进行通用计算。cuDNN是NVIDIA提供的一套深度神经网络加速库，能够提升深度学习框架中训练和推理的速度。本压缩包包含了PyTorch、CUDA工具包、cuDNN和MKL库的离线安装文件，适用于无法连接互联网的情况进行本地安装。" 知识点详细说明： 1. PyTorch概述： PyTorch是由Facebook的人工智能研究团队开发的一个开源机器学习库，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。它以Python优先，拥有一个非常活跃的社区，是目前深度学习领域非常流行的框架之一。PyTorch设计的主要特点是能够提供动态计算图，这使得它在进行研究时更加灵活，同时也支持静态计算图，便于部署。PyTorch支持GPU加速，极大提高了计算效率，适合大规模数据处理和复杂模型的训练。 2. CUDA与cuDNN： CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一个通用并行计算平台和编程模型，它让开发者能够使用NVIDIA的GPU进行高性能的通用计算。而cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA提供的一个针对深度神经网络的加速库，它对深度学习中常见的操作进行了高度优化，如卷积运算、池化等，使深度学习框架在训练和推理时更加迅速和高效。通过利用CUDA和cuDNN，PyTorch能够有效利用GPU资源，加快模型的训练和预测速度。 3. 离线安装PyTorch： 当没有互联网连接时，用户可以使用离线安装包进行安装。本压缩包提供的就是PyTorch及其依赖的CUDA工具包、cuDNN和MKL库的离线安装文件。使用conda工具进行离线安装时，需要使用"conda install --offline 离线包"命令。这样的安装方式能够确保用户在不依赖于外部网络的情况下也能顺利完成PyTorch的安装过程。 4. 离线安装文件介绍： 本压缩包中包含了以下四个主要文件： - pytorch-1.1.0-py3.7_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2：PyTorch版本1.1.0的安装文件，适用于Python 3.7，并且已经针对CUDA 9.0和cuDNN 7进行了优化。 - cudatoolkit-9.0-1.tar.bz2：NVIDIA CUDA工具包版本9.0的安装文件。 - mkl-2020.2-256.tar.bz2：Intel MKL数学核心库的安装文件。MKL提供了优化的数学运算性能，PyTorch在一些特定的计算中会调用MKL库以提高性能。 - torchvision-0.3.0-py37_cu90_1.tar.bz2：与PyTorch兼容的计算机视觉库，版本为0.3.0，适用于Python 3.7和CUDA 9.0。 5. 安装注意事项： 在进行离线安装时，需要注意安装的顺序。首先应该安装CUDA工具包和cuDNN，因为它们是PyTorch和torchvision的基础依赖项，不安装这些基础工具可能导致安装过程中出现错误。安装CUDA和cuDNN之后，可以按照给定的命令顺序安装PyTorch和torchvision。在安装PyTorch之前，还需要确保安装了MKL库，尤其是在Intel CPU上，MKL可以进一步提升性能。安装完毕后，应检查所有组件是否正确安装并且能够正常工作。