PyTorch + torchvision 万能安装：告别各种奇葩错误！
2023-12-23 11:08:43
PyTorch + torchvision 万能安装指南：告别安装烦恼
在浩瀚的深度学习领域，PyTorch 犹如一颗璀璨的明珠，引领着众多开发者踏上探索未知的征程。然而，它的安装过程却时常伴随各种奇葩错误，令人头痛不已。今天，我们揭秘 PyTorch + torchvision 的万能安装教程，适用于 win64、linux、macos、arm 和 aarch6 平台，助你轻松告别安装烦恼！
常见错误：安装的拦路虎
在踏上 PyTorch 的安装之旅之前，让我们先来了解一下常见的错误，知己知彼，方能百战不殆：
- PyTorch 与 CUDA 不兼容： PyTorch 的 GPU 版本需要与 CUDA 版本相匹配，否则会导致兼容性问题。
- PyTorch 与 Python 不兼容： PyTorch 要求特定版本的 Python，如果不匹配，则无法正常安装。
- 始终是 CPU 版本： 即使安装了 GPU 版本的 PyTorch，也可能默认使用 CPU，导致性能下降。
- 卡顿或崩溃： 安装过程中可能出现卡顿或崩溃，中断安装进程。
万能安装教程：一步步搞定 PyTorch + torchvision
为了彻底解决这些问题，我们带来了 PyTorch + torchvision 的万能安装教程：
1. 确认系统环境
在开始安装之前，请确保你的系统满足以下要求：
- 操作系统：Windows 64 位、Linux 或 macOS
- Python 版本：3.6 或更高版本
- CUDA 版本：与 PyTorch 版本兼容（见下文）
2. 安装 CUDA（仅适用于 GPU 版本）
如果您需要使用 PyTorch 的 GPU 版本，则需要安装与 PyTorch 版本兼容的 CUDA。以下是对应版本：
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 |
|---|---|
| 1.13.1 | 11.3 |
| 1.12.1 | 11.1 |
| 1.11.0 | 11.0 |
| 1.10.2 | 10.2 |
3. 安装 PyTorch 和 torchvision
方法 1：使用 pip
pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
方法 2：使用 conda
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
注意： 替换 cu113 和 cudatoolkit=11.3 以匹配您的 CUDA 版本。
4. 验证安装
安装完成后，使用以下命令验证：
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # True if GPU is available
排除常见问题
如果遇到问题，请尝试以下方法：
- PyTorch 与 CUDA 不兼容： 检查并确保 CUDA 和 PyTorch 版本兼容。
- PyTorch 与 Python 不兼容： 升级 Python 版本至 PyTorch 要求的版本。
- 始终是 CPU 版本： 在代码中显式指定使用 GPU，例如：
torch.cuda.set_device('cuda')。 - 卡顿或崩溃： 尝试重新安装 PyTorch 和 torchvision，或更新 Python 和 CUDA。
结论
按照本文提供的万能安装教程，你可以轻松安装 PyTorch（GPU 版本）+ torchvision，告别各种奇葩错误。无论是使用 Windows、Linux、macOS、arm 还是 aarch6 平台，都可以畅享深度学习的乐趣！
常见问题解答
- 为什么安装 PyTorch 时总是显示 CPU 版本？
这可能是因为你的系统中没有安装 CUDA，或者 CUDA 版本与 PyTorch 不兼容。请按照教程中的步骤安装正确的 CUDA 版本。
- 如何显式指定使用 GPU？
在代码中使用 torch.cuda.set_device('cuda') 显式指定使用 GPU。
- 安装时遇到卡顿或崩溃怎么办？
尝试重新安装 PyTorch 和 torchvision，或更新 Python 和 CUDA。
- 如何解决 PyTorch 与 Python 不兼容的问题？
升级 Python 版本至 PyTorch 要求的版本。
- 万能安装教程适用于哪些平台？
适用于 win64、linux、macos、arm 和 aarch6 平台。
