conda安装Pytorch下载过慢解决办法(11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装方法)
目录
添加清华源
安装PyTorch
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法(Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1)
7月23日更新ubuntu下pytorch1.1安装方法(通过pip)
11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装(通过conda)
如何查看能不能用清华源加速你的pytorch安装
pytorch最近已经更新到了稳定版本的1.0.1,从Pytorch官网上可以看到有多种安装方式:
比较常见的方法是通过pip和conda安装,当使用conda安装的时候,可能会遇到下载过慢的问题,尤其是文件:pytorch-1.0.1-py3.6_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2,下载的时候可能会遇到无尽的等待。这里推荐用清华源替代默认conda源的方法,可以解决下载过慢的问题。
清华conda源地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
另外为了保险起见,建议同时添加第三方conda源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
安装PyTorch
根据Python和CUDA选择对应的版本,然后官方给出提示可通过运行:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
但是这里一定要注意,去掉-c pytorch,安装的时候才会默认从清华源下载相应的包,因此这里用命令行:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
接着等待安装成功就好了(注意到画红框的部分已经默认源替换为tsinghua源了)。
最后可以通过命令行验证一下,可以看到已经正确安装PyTorch1.0.1。
--------------------------------------------------------------------------------------------------(这是一条华丽的分割线)
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法(Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1)
今天在ubuntu下安装pytorch1.0.1的时候发现,清华源竟然坑爹的没有cudatoolkit9.0的包。
于是,尝试了一下发现中科大源中有ubuntu下cuda9.0的包,因此这样配置conda 源:
sudo gedit ~/.condarc
配置文件修改如下:
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
show_channel_urls: true
运行conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
成功!!!
7月23日更新ubuntu下pytorch1.1安装方法(通过pip)
通过pip安装pytorch1.1非常简单。因为清华源中没有Pytorch1.1的安装包目标,所以需要下载好pytorch1.1的whl文件,可以去官网下载,或者从这里下载cuda10.0,Python3.6的安装包,提取码nb2k。
下载好之后同样我们需要用pip清华源安装whl文件就好了,这样相关依赖环境会安装的很快:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch-1.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
安装成功!
11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装(通过conda)
首先要说明几点注意事项:
- 科大anaconda源莫的了,大家勿念(,,Ծ‸Ծ,,)。
也就是说配置conda源的时候不要再加科大源了。
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
show_channel_urls: true
这样配置就可以了。
然后有人问什么配置了源还是下载速度慢,首先你要清楚速度慢的原因在哪里:
整个安装耗时主要在cudatoolkit和Pytorch安装包上了,只要能在conda源中找到这两个包,就能解决速度慢的问题。
为什么配置了速度还慢,当然是源里面没有对应你需要版本的cudatoolkit和pytorch安装包了。具体有没有对应安装包自己去下面的链接里查一下:
cudatoolkit安装包地址
Pytorch安装包地址
顺便注意一下,源里面的cuda版本和python版本以及pytorch版本都有对应关系,不是所有版本的pytorch+cuda+python都能随便装。
以及我帮大家查了一下,截至到今天,清华源支持的cudatoolkit有:
9.0/9.2/10.0/10.1/10.2,不支持10.2。
同理,目前支持的pytorch安装包版本支持从pytorch1.3.1 + python3.7以下 + cuda9.0/9.1/10.0/10.1(还是不支持10.2)
也就是说如果你想用清华源安装请暂时避开10.2这个坑。并且注意以下自己电脑上的cuda版本和python版本是否包括在清华源当中。
但是未来支持更多版本比如cuda10.2也是有可能的,到时候需要请自己去安装包地址查一下。
---------碎碎念分割线-------------------------------------
言归正传,说一下我验证过的conda安装pytorch1.3 + cuda10.1 + python3.6安装成功。具体操作方法还是老样子:
配置源:
sudo gedit ~/.condarc
配置文件修改为:
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
show_channel_urls: true
命令行安装(注意一定去掉-c):
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
成功!!
如何查看能不能用清华源加速你的pytorch安装
最近很多人在问,清华源支持python3.7或者cuda10.2这些之类的,所以着重讲一下怎么看清华源是否支持你的Pytorch版本/cuda版本/python版本的问题。
首先明确下载慢的源头在哪里,给大家看一下我刚安装的Pytorch1.4.0的下载过程截图:
仔细看下,两个最大而且和版本相关的包,是cudatoolkit-10.0和pytorch-1.4.0。所以核心就是只要在清华源里找到这两个包,下载速度应该就没问题。
地址在下面
cudatoolkit安装包地址
Pytorch安装包地址
以我刚刚查的时间2020年3月13日为基准,清华源中cudatoolkit的资源情况是这样的:
支持9.0/9.2/10.0/10.1/10.2
但是光有cudatoolkit还不行,我们还需要对应的pytorch安装包,查询结果是这样的:
前面太多了我就不截图了,举个例子pytorch-1.4.0-py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0.tar.bz2
表明这个安装包是pytorch1.4 + python3.7 + cuda10.0 + cudnn7,根据这个规则对应你自己本地python版本、cuda版本知道有没有对应版本pytorch的安装包了。
如果你在cudatoolkit和pytorch安装包中都找到了你需要的文件,那你就可以用清华源加速的你的pytorch安装了。另外注意下在安装命令的时候,可以用cudatoolkit=*来制定你想要安装的cuda版本,比如我想安装cuda10版本的pytorch1.4:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
成功!
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