关于pytorch:安装PyTorch

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上一篇写了如何装置 anaconda，这一批接着装置 PyTorch。

为了可能让一台电脑上跑多个环节，最好是把包都装置在虚拟环境中，这样就不会影响零碎的 anaconda 环境。
创立 anaconda 的虚拟环境有两种形式，第一种是在 anaconda 的 navigator 中装置，如下图：

第二形式是用命令行创立虚拟环境：

conda create -n pytorch_cpu python=3.9

后果报错了：

Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

CondaSSLError: OpenSSL appears to be unavailable on this machine. OpenSSL is required to
download and install packages.

Exception: HTTPSConnectionPool(host='mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Max retries exceeded with url: /anaconda/cloud/win-64/current_repodata.json (Caused by SSLError("Can't connect to HTTPS URL because the SSL module is not available."))

这篇文章中给出了很多具体方法 https://www.mixker.com/tech/287/
我先用的第一种办法：
将门路 miniconda3/Library/bin 上面的两个文件：libcrypto-1_1-x64.dll；libssl-1_1-x64.dll，复制到门路 miniconda3/DLLs 下。
再次创立虚拟环境时，有报错了，于是采纳第四种办法：
将 C:\Users\Administrator 目录下的.condarc 文件关上，复制上面内容替换原来文件中的内容：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - 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/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

留神：外面提到的第三个办法集体不倡议应用，因为.condarc 文件中保留了镜像信息，删除意味着用原来默认的资源了。
装置胜利后，在你的 anaconda 目录的 envs 目录下，就有刚刚创立的 pytorch_cpu 文件夹了。

在命令行输出 activate pytorch_cpu，进入刚创立的 pytorch_cpu 虚拟环境中，后面有一个括号提醒（pytorch_cpu）才示意进入了虚拟环境：

为了避免下载太久链接断掉，把工夫配置长一些：

conda config --set remote_read_timeout_secs 1000.0

因为操作系统版本不同、编程语言不同、用环境不同，有没有 GPU 等，导致了 PyTorch 的适配版本都不一样，所以须要抉择跟你以后软硬件环境匹配的版本才行，在 PyTorch 官网上能够通过抉择主动生成你须要的装置命令，如下所示：
网址：https://pytorch.org/get-start…

最初我的电脑环境中的装置命令如下：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

装置胜利：

查看一下装置的包：
pip list

这时候会发现并没有 torch 的包，因为当初是门路使 anaconda 的门路，须要进入到虚构门路外面去查看，我的 pytorch_cpu 的虚构门路为：

C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\pytorch_cpu

这时候输出 pip list 命令，能够看到一句装置了 torch 了。

其实咱们在这个门路也能够看到装置的 torch 包：

C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\pytorch_cpu\Lib\site-packages

一般来说，第三方安装包都是装置在虚拟环境目录（这里是 pytorch_cpu）下的 lib\site-packages 目录外面。
在程序中看一下能不能用 torch 的包：

(pytorch_cpu) C:\Users\Administrator\anaconda3\Scripts>python
Python 3.9.13 (main, Oct 13 2022, 21:23:06) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.13.0'
>>>

记录一篇手动装置的办法备用：
https://blog.csdn.net/love_re…

正文完