pip和conda的區(qū)別

之前一直使用conda和pip ，有時候經(jīng)常會兩者混用。但是今天才發(fā)現(xiàn)二者裝的東西不是在一個地方的，所以發(fā)現(xiàn)有的東西自己裝了，但是在運行環(huán)境的時候發(fā)現(xiàn)包老是識別不了，一直都特別疑惑，直到今天注意到這個問題，所以來總結(jié)一下二者的區(qū)別。

pip

pip專門管理Python包

編譯源碼中的所有內(nèi)容。 （源碼安裝）

由核心Python社區(qū)所支持（即，Python 3.4+包含可自動增強(qiáng)pip的代碼）。

conda

Python不可知論者。 現(xiàn)有軟件包的主要重點是Python，而conda本身是用Python編寫的，但你也可以為 C庫或R軟件包或任何其他軟件包提供conda軟件包。

安裝二進(jìn)制文件。 有一個名為conda build的工具，它可以從源代碼構(gòu)建軟件包，但conda install本身會安裝已經(jīng)構(gòu)建的conda軟件包中的東西

外部: Conda是Anaconda的包管理器，由Continuum Analytics提供的Python發(fā)行版，但它也可以在 Anaconda之外使用。 您可以使用現(xiàn)有的Python安裝，通過pip安裝它（盡管除非您有充分理由使用現(xiàn)有安裝，否則不建議這樣做）。

小建議

conda安裝時最好另建虛擬環(huán)境安裝，不要安裝在base里。

為什么要使用Anaconda虛擬環(huán)境安裝Pytorch？

因為環(huán)境中通常需要安裝很多軟件，例如：我同時在使用tensorflow框架。但是他們所需要的Python的關(guān)聯(lián)模塊或版本會有所差異。如果都裝在一個環(huán)境中難免會引起沖突。所以，選擇虛擬環(huán)境能很好地避免環(huán)境之間的沖突。

查看顯卡的算力及對應(yīng)的cuda版本

查看顯卡的版本對應(yīng)的算力

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

查看顯卡對應(yīng)的cuda版本

1. 在自己電腦顯卡文件夾下找到 nvcuda64.dll
2. 右鍵屬性->詳細(xì)信息->產(chǎn)品名稱
3. 即可查到對應(yīng)的cuda版本 對應(yīng)圖一：我的顯卡支持的是8.0
4. 去官網(wǎng) https://pytorch.org 查找對應(yīng)的pytorch版本 對應(yīng)圖二
5. 注意一定要找到對應(yīng)的duda版本，如果當(dāng)前頁面沒顯示你需要的版本即可點擊左下角：previous versions of pytorch
6. 找到對應(yīng)版本的conda安裝命令 比如我的是：conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch 對應(yīng)圖三：記住后面用得到

圖一

圖二

圖三

清華鏡像原

1. 簡單一句話用清華鏡像原：真正的安裝就兩行命令，切換清華鏡像原，安裝
2. 打開cmd
3. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
4. conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 (注意，上面找到的安裝命令要去掉 -c pytorch)

直接上圖：

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的windows系統(tǒng)快速安裝pytorch的詳細(xì)圖文教程，希望對大家有所幫助！

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