PyTorch深度学习（13）PyTorch Torch Vision python 版本对应
pytorch，torchvision，python 版本对应
pytorch，torchvision，python 三者的对应关系来源于 pytorch 官方 github，链接：https://github.com/pytorch/vision#installation
创建并进入虚拟环境
创建一个虚拟环境，其中 pt 是自定义虚拟环境名称，另外根据踩坑经验 python 3.6.5 版本可以适配所有版本的 pytorch，建议创建环境时 python 解释器版本选择 3.6.5 版本。
conda create -n pt python=3.6.5
随后点击 y 同意安装，等待一会进入虚拟环境。
conda activate pt
. Pytorch 0.4.1
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda90 # CUDA 9.0 conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda92 # CUDA 9.2 conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda80 # CUDA 8.0 conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda75 # CUDA 7.5 conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.0.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 # CUDA 8.0 conda install pytorch-cpu==1.0.0 torchvision-cpu==0.2.1 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.0.1
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0 # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0 conda install pytorch-cpu==1.0.1 torchvision-cpu==0.2.2 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.1.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0 conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly # CPU O版本
. Pytorch 1.2.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.4.0
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.5.0
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.5.1
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.6.0
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.7.0
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=11.0 # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.7.1
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=11.0 # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.8.0
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cpuonly # CPU 版本
. Pytorch 1.9.0
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=11.1 # CUDA 11.1 conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cpuonly # CPU 版本
测试是否安装成功
-
CPU 版本测试：继续运行 python 进入交互式环境，分别运行
import torch，import torchvision不报错则安装成功。 -
GPU 版本测试：继续运行 python 进入交互式环境，分别运行
import torch，import torchvision不报错， 再运行print(torch.cuda.is_available())输出 Ture 则表示安装成功。
查看conda中环境
conda env list conda环境列表
conda remove --name env_name --all 删除环境
conda remove --name env_name package_name 删除环境中某个包