前言

因为网络原因(你懂得墙),用官网的安装办法根本无法安装pytorch,无奈去github看到了源码安装。话不多说,开始安装吧

访问github

pytorch在github上的地址

pytorch有源码安装的教程:

github推荐了2种安装方法

  • 官网上的3种方法(conda,pip等)
  • 源码安装

这里就介绍Install From Source

准备工作1:安装anaconda

官网也强力推荐anaconda,这个可以作为python版本管理工具,真心非常好用,而且集成各种第三方库。

If you are installing from source, we highly recommend installing an Anaconda environment. You will get a high-quality BLAS library (MKL) and you get a controlled compiler version regardless of your Linux distro.

但是还是那个原因,下载太慢了,可以从我的百度云下载
百度云链接 密码:lotq

其中有个要注意的,就是anaconda的配置。就是加入你错过了点击yes的机会,anaconda就不会帮你配置好环境变量了。所以要进行以下操作:

# 将anaconda的bin目录加入PATH
echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc

最后确认一下,如图

准备工作2:配置一下并且安装依赖

export CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../" # [anaconda root directory]
# 上面这种方法经常不好用,使用下面两种方法:
echo 'export CMAKE_PREFIX_PATH="~/anaconda3/bin"' >> ~/.bashrc
# 或者粘贴下一行代码到.bashrc中
export CMAKE_PREFIX_PATH=~/anaconda3/bin
# 然后
source ~/.bashrc

打开.bashrc文件,看到如图所示:

其实就是修改配置文件,直接在配置文件加上这句话就好啦。

# 安装基本的依赖
conda install numpy pyyaml mkl setuptools cmake gcc cffi# Add LAPACK support for the GPU
conda install -c soumith magma-cuda80 # or magma-cuda75 if CUDA 7.5

(其实这个也挺慢的)

安装:clone并安装

安装成功后,就把项目clone下来吧

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch

然后

python setup.py install

终于安装好了,挺麻烦的,最好还是科学上网,然后用官网的方法安装吧

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