PyTorch的安装与一些问题处理

PyTorch根据自己的环境选择安装：https://pytorch.org/

安装的方法有好几种，一般来说推荐使用conda来安装，创建虚拟环境，这样显得更灵活与方便，每个环境都不一样，便于调试

创建一个python版本为3.8的环境：
conda create -n pytorch python=3.8

查看有多少个虚拟环境：
conda info --envs 或者 conda env list

# conda environments:
#
myd2l D:\Anaconda3\envs\myd2l
pytorch * D:\Anaconda3\envs\pytorch
root D:\Anaconda3

激活环境：
activate pytorch

conda安装：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

最好在安装之前先把下载地址给替换成国内的，修改用户目录的C:\Users\Tony里的conda配置文件(.condarc)，比如使用清华的镜像地址：

channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
show_channel_urls: true

当然对于安装过MXNet或其他框架的来说还是比较简单，想要了解其他一些错误，也可以参阅：MXNet的安装以及一些常见错误处理

-----------一些常见错误与处理--------------------------------------
D:\Anaconda3\python.exe: No module named pip
如果出现没有pip模块，就是升级的时候没有安装好，重新安装一下
python -m ensurepip

有时候pip升级失败，一般是默认国外镜像延迟造成，使用豆瓣镜像来下载升级
python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple

如果没有安装成功的话，这些文件很占用空间，尤其是CUDA都是2G多，那么它们保存的路径在哪儿呢？一般都是在这个pip的缓存文件夹里面
C:\Users\Tony\AppData\Local\pip\cache
----------------------------------------------------------------------

安装是否成功，我们测试下(python进入)

import torch
print(torch.randn(4,3))
'''
tensor([[ 1.0380,  0.9738,  1.0592],[-0.2576, -0.9069, -0.9290],[-2.2313, -0.7118,  0.8047],[-0.5278,  0.2952, -1.7162]])
'''

查看CUDA是否可用

torch.cuda.is_available()
True

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