环境搭建（一） - PyTorch在Windows下的安装（2019.05.24）

简介

PyTorch进行神经网络的学习十分有用， 但是，其在中国大陆的安装包下载十分缓慢。这里介绍一下我在Windows10中安装PyTorch的过程与建议。

 

系统配置

• Windows 10
• Anaconda环境
• Python 3.7
• 无CUDA内核显卡

 

版本选择

进入PyTorch的官网：https://pytorch.org/get-started/locally/

之后，在页面下方，你会发现需要选择以下几个信息以继续安装：

PyTorch Build

这个默认都是选择稳定版的，即Stable的版本

Your OS

这个是选择你的操作系统。可以是Windows，苹果Mac或者Linux。我的系统是Windows 10，所以选择Windows

Package

这个就是你用什么方式安装PyTorch，一般如果你的家里网络条件好，选择conda就可以。但是如果你用conda发现总是下载很慢，建议使用pip安装。

这里我就是苦逼用conda下载了三天三夜都失败了的人，所以选择了pip安装。

Language

这个是你电脑中安装的Python版本。

进入cmd，在命令行中输入以下命令：

python --version

看到以下图片，就可以确定你现在装的python版本，针对你的版本，选择相应的PyTorch版本。

CUDA

CUDA的选择与你的机器中安装的显卡有关。

只要你的显卡有CUDA的核心就行了。具体的信息可以参考这个网址：

https://www.nvidia.cn/object/cuda_learn_products_cn_old.html

1. 如果你的电脑显卡有CUDA的核心，则可以选择CUDA对应的版本。
2. 如果你的电脑是集成显卡或者不支持CUDA核心，那就将CUDA选为“None”

 

安装PyTorch与Torchvision

根据前面的选择，我的电脑最终版本如下：

下载安装包到本地

这里需要提醒一下，PyTorch的版本在国内下载是非常非常非常慢的，去网上搜一搜遍地都是下载慢的哀嚎声。而且近期清华与科大的镜像都被封了，就导致了直接使用PyTorch官网推荐的语句很难安装。

因此，建议大家在Package一项中选择“pip”安装，然后在“Run this Command”这一栏，直接复制代码中的两个网址，

以我上面的版本选择为例，即在新的浏览器页面中直接输入：

1. https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
2. https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

声明一下：有CUDA的版本，Torch包大概680M左右，普通CPU的版本大概95M。

关于下载速度的问题，如果你手机有流量，建议用4G试试，我就是用的自己手机热点，下载了CUDA版本+CPU版本，一共花了不到20分钟，花了4个G左右的流量才下载好。

安装

• 以管理员身份运行cmd
• 输入如下代码（将红色部分替换为下载的安装包的存放路径）：

pip install C:\Users\XXX\Desktop\torch-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

• 再输入代码（将红色部分替换为下载的安装包的存放路径）：

pip install C:\Users\XXX\Desktop\torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

 

卸载Pytorch

1. 以管理员身份运行cmd
2. 输入如下代码：

pip uninstall torch

1. 再输入如下代码：

pip uninstall torchvision

 

测试包安装成功

• 以管理员身份运行cmd
• 输入：python
• 输入如下代码：

from __future__ import print_function

import torch

x=torch.rand(5,3)

print(x)

 

• 测试GPU驱动与CUDA的正常，则输入如下代码：

import torch

torch.cuda.is_available()