今天经历了安装pytorch的一系列坑,真的很蠢,特意留帖,吐槽一下。
作者之前在自己的笔记本电脑上(独显GTX 940M),以及服务器上(3080)都安装过pytorch,pytorch的安装按理来说非常简单,只需要在pytorch的官网上选择电脑的适配参数,在虚拟环境中运行安装代码即可,这一点比安装tensorflow、keras等深度学习框架方便一些。

 如上图,只要在终端/cmd中输入命令

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

你就可以什么都不用操心,等待程序跑完,pytorch就安装成功了。

前两次安装也都很顺利

但之前作者的anaconda装在c盘,看着日益爆满的c盘空间,我总想着有一天把anconda装到d盘去,今天我就这么干了。

于是需要重新安装一次pytorch。但是没有梯子去运行上述命令,在安装pytorch包时,那个速度,出奇的离谱,于是我先挂了一个梯子,如我所愿,速度快了起来,在等了半小时左右后,pytorch安装包终于运行到了百分百。可是却报了一行错,由于我关掉了终端,错误信息没办法贴在这里,大体是说要删掉pkgs里面一个文件,根据error信息操作后,并没有成功安装上torch。

在经历了
1)安装虚拟环境,再卸载
2)conda clean --all,虽然不知道干什么的,好像是清除缓存还有一些用不到的文件

我认识到了,挂梯子一行代码安装,可能暂时没办法成功了

已解决的方法:

最终我尝试了在知乎上看到的一个方法,通过迅雷下载whl文件,再使用pip安装,相比于上述方法,安装速度很快。在此做个记录。

1.选择pytorch官网pip下载

commend最后有一个http链接,打开链接

2.在打开的链接里,用迅雷下载你需要的whl文件

蓝色whl下载链接中:
cp表示Python版本,如果你的环境python为3.8,则选择cp38
后面为系统,linux或者window

三个whl, torch,torchvision,torchaudio

右键蓝色的whl,复制链接,打开迅雷,用训练下载,速度可以达到5M/s左右,很快就下载好了。

3.安装

下载完成后,获得了以上三个文件。在终端打开虚拟环境,cd到三个文件所在的路径,然后pip安装三个包就可以了。

pip install torch-1.10.1+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl

这里注意三个文件的安装顺序,要按命令的顺序来,因为torchvision对torch有依赖。

在安装torchvision的时候,有numpy依赖,下载速度特别慢,我实在受不了了。就冒着风险,关掉终端。重新用pip 安装了numpy,发现特别慢,又用conda装了一次,很快。最后重新pip 安装了torchvision,torchaudio,最终成功安装了pytorch。

最后,我很想吐槽一下国内的深度学习资源。tensorflow,keras,pytorch都是现在很火的深度学习框架,他们简洁易上手,也便于理解,但是限于各种原因,在配置环境的时候,小白们往往会碰到这样那样的问题(比如让人很糟心的网速很慢,下一个几M的包需要1、2个小时)?还时常存在版本不匹配的问题。而且相对于keras需要自己下载cudnn和cuda,pytorch的一键安装已经很友好了,却还是让我感到了不适。这其实都是很简单的事情,但是因为某些原因,一定程度得限制了国内科研的发展,希望未来有一天,大家都能在墙内轻轻松松地找到自己想要学习资源吧。

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