前言

PyTorch是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)框架，基礎(chǔ)教學(xué)從開始安裝學(xué)起，一步一個(gè)腳印。

提示：以下是本篇文章正文內(nèi)容，下面案例可供參考

一、Pyorch介紹

PyTorch是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)框架，用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等應(yīng)用程序的開發(fā)。它提供了一個(gè)靈活的編程模型，可以方便地進(jìn)行模型定義、訓(xùn)練和分析。PyTorch采用了面向?qū)ο蟮木幊田L(fēng)格，允許用戶定義自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和損失函數(shù)。它還提供了豐富的工具和庫，可以幫助用戶實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。 PyTorch還可以與其他框架進(jìn)行無縫集成，比如與TensorFlow進(jìn)行集成，從而可以讓用戶獲得最佳的深度學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

二、Pyorch安裝

由于pytorch的版本取決于使用的操作系統(tǒng)、Python版本和是否使用GPU因此下面先指定如下環(huán)境：
Ubuntu20.04
python版本可以在conda構(gòu)建的虛擬環(huán)境中自由設(shè)定，以python3.8.15為例
GPU選擇本機(jī)對應(yīng)的型號，以RTX2080TI為例支持CUDA11.6

1.pip安裝

首先，確保你已經(jīng)安裝了Python 3.8和pip。如果你還沒有安裝，可以在命令行中輸入以下命令來安裝：

 sudo apt install python3 python3-pip

接下來，安裝PyTorch的核心庫和CUDA支持：

 pip install torch torchvision
 pip install torch torchvision cudatoolkit=11.6 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

然后，安裝cuDNN，這是Nvidia提供的一個(gè)用于加速深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的庫：

 # 下載安裝包
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 安裝安裝包
 sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 更新源
 sudo apt update
 # 安裝cuDNN
 sudo apt install --no-install-recommends libcudnn8=8.2.0.30-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.2.0.30-1+cuda11.6

最后，運(yùn)行以下代碼來驗(yàn)證安裝是否成功：

 import torch
 print(torch.__version__)

如果安裝成功，那么會打印出當(dāng)前安裝的PyTorch版本號。

注意：在安裝過程中，如果遇到問題，可以參考PyTorch官網(wǎng)的安裝指南：https://pytorch.org/get-started/locally/。

2.conda安裝

首先，確保你已經(jīng)安裝了Python 3.8和Conda。如果你還沒有安裝，可以在命令行中輸入以下命令來安裝：

 # 下載安裝包
 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
 # 安裝
 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

接下來，安裝PyTorch的核心庫和CUDA支持：

 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.6 -c pytorch

然后，安裝cuDNN，這是Nvidia提供的一個(gè)用于加速深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的庫：

 # 下載安裝包
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 安裝安裝包
 sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 更新源
 sudo apt update
 # 安裝cuDNN
 sudo apt install --no-install-recommends libcudnn8=8.2.0.30-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.2.0.30-1+cuda11.6

最后，運(yùn)行以下代碼來驗(yàn)證安裝是否成功：

 import torch
 print(torch.__version__)

如果安裝成功，那么會打印出當(dāng)前安裝的PyTorch版本號。

注意：在安裝過程中，如果遇到問題，可以參考PyTorch官網(wǎng)的安裝指南：https://pytorch.org/get-started/locally。

3.Docker容器安裝

首先，確保已經(jīng)安裝了Docker。如果你還沒有安裝，可以在命令行中輸入以下命令來安裝：

 sudo apt install docker.io

接下來，下載PyTorch的Docker鏡像：

 sudo docker pull pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel

然后，運(yùn)行Docker容器：

sudo docker run -it pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel

進(jìn)入Docker容器后，就可以在容器中運(yùn)行PyTorch的Python代碼了。

注意：使用Docker容器安裝PyTorch的優(yōu)點(diǎn)是簡單、快捷，但是也有一些缺點(diǎn)，比如容器隔離的環(huán)境與宿主機(jī)的環(huán)境存在一定差異，如果需要使用宿主機(jī)上的文件，需要使用Docker的“掛載”功能，這需要一定的Docker知識和技巧。建議在安裝PyTorch前，先了解Docker的基本操作方法。

總結(jié)

• PyTorch是一個(gè)基于Python的開源深度學(xué)習(xí)框架，可用于訓(xùn)練和預(yù)測深度學(xué)習(xí)模型。
• PyTorch支持多種安裝方法，包括pip、Conda和Docker容器等，可以根據(jù)自己的需要選擇適合的安裝方法。
• 安裝PyTorch后，可以在Python交互環(huán)境中驗(yàn)證是否安裝成功，方法是輸入import torch并打印torch.version。

到此這篇關(guān)于Pytorch的安裝過程之pip、conda、Docker容器的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pytorch 安裝內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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