Utilisez les commandes pip et conda pour installer les packages pytorch sous Windows
Étant donné que l'écriture de code nécessite l'utilisation du package de torche, mais en utilisant Fichier -> Paramètres -> Interpréteur de projet de Pycharm pour importer le package, il est signaléModuleNotFoundErrorModuleNotFoundErrorCette erreur :
puis directement win+R sur la console pour utiliser pip install pytorchla commande mling, et l'écran est plein d'avertissements d'erreur rouges. A cette époque, le blogueur découvre peu à peu que le problème n'est pas aussi simple qu'il le pense.
Je suis allé sur le site officiel de pytorch https://pytorch.org/ pour vérifier l'aide. LibTorch ne s'applique qu'au C++. Le site officiel a également suggéré la méthode de téléchargement depuis GitHub, mais ces deux méthodes ne sont pas aussi faciles à utiliser.
Ainsi, actuellement, seules deux méthodes de pip et de conda sont envisagées.
Installer à l'aide de la commande pip
La méthode pip est la première considération du blogueur.Après tout, l'environnement Anaconda n'était pas installé à l'époque, et la commande conda ne pouvait pas être utilisée, mais lors de sa première utilisation, elle a signalé une erreur étrange, elle a donc dû être installée en utilisant conde. Mais au final, la version torch-1.4.0 a été installée avec succès à l'aide de pip , alors écrivez d'abord cette méthode devant l'installation de la commande conda pour accélérer la vitesse de résolution des problèmes de chacun.
premier pas: Remarque : Il est recommandé de mettre à jour la version de pip avant d'utiliser, la commande de mise à jour est la suivante :
python -m pip install --upgrade pip
Ou
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
(cette commande provient de la station miroir du logiciel open source Tsinghua pypi mirror use help )
Étape 2 : Installer et exécuter la commande est très simple, entrez dans la console avec win+R et copiez et collez la commande suivante pour installer la dernière version 1.4.0 de torch . (Cette fois, il a été complété en une seule étape, et la vitesse était extrêmement rapide. Il était de 6,9 M/s au maximum, ce qui est inimaginable. Je ne comprends pas pourquoi il continuait à signaler des erreurs auparavant ?) :
pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
(Cette commande provient du site officiel de pytorch https://pytorch.org/ )
Vous avez terminé!
La figure suivante conda listmontre le résultat de l'utilisation de la commande :
vous pouvez la tester, et il n'y a rien de mal à cela :
Installer à l'aide de la commande conda
Tout d'abord, vous devez installer Anaconda ou Miniconda. Anaconda est une distribution Python open source, qui comprend plus de 180 packages scientifiques tels que conda et Python et leurs dépendances. Bien sûr, il n'inclut pas pytorch, qui doit être téléchargé séparément. .
Le blogueur utilise actuellement Miniconda. Miniconda est une version allégée d'Anaconda. C'est suffisant pour les besoins généraux. Chaque fois qu'un projet Python est équipé d'un environnement en cours d'exécution, il se charge plus rapidement et vous pouvez télécharger tous les packages dont vous avez besoin.
Lors de l'installation de Miniconda et Anaconda, il vous suffit de suivre les étapes par défaut, mais une étape vous suggère de ** cliquer sur Ajouter aux variables d'environnement **, afin de ne pas avoir à effectuer d'opérations supplémentaires pour ajouter des variables d'environnement.
Adresse de téléchargement Anaconda : https://www.anaconda.com/distribution/
Adresse de téléchargement Minicoda : https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Lancez-vous dans le long métrage ! !
L'environnement conda est disponible, et la commande est directement exécutée pour télécharger le package torch, mais la progression est très lente et le Time Out direct est interrompu . : conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch(Cette commande provient du site officiel de pytorch https://pytorch.org/ )
Envisagez de remplacer les sources miroirs nationales. Les sites miroirs couramment utilisés incluent le site miroir open source de l'université de Tsinghua , le site miroir open source de l'université des sciences et technologies de Chine et le site miroir open source d'Alibaba .Pour des commandes spécifiques, voir :Ajouter ou modifier des canaux source miroir nationaux
Cependant, l'image de la torche n'a pas été trouvée à l'aide de la source d'image Ali et l'image Anaconda de l'Université des sciences et technologies de Chine a cessé de servir. La source de l'image de l'image de la torche est également directement liée à la source de l'image de l'Université Tsinghua, donc ici, nous introduisons principalement l'utilisation de la source d'image de l'Université Tsinghua.
Étape 1 : Modifier la source de l'image de Tsinghua University Command :
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
Deuxième étape :
La vitesse de téléchargement est vraiment rapide, mais je ne peux télécharger que les versions 1.2 et 1.3 de torche, et je ne peux pas télécharger la dernière version 1.4.0. Quoi qu'il en soit, je ne l'ai pas téléchargé avec succès. Je signale toujours une erreur au milieu du téléchargement lent. Il peut s'agir d'un problème avec mon ordinateur.
Commande de téléchargement spécifique : (Cette commande permet de télécharger rapidement et avec succès la version torch1.2)
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
Résumé : Si vous pouvez utiliser la méthode pip, utilisez la méthode pip, qui est simple, directe et facile à utiliser.
Référence:
Site officiel de Pytorch
Station miroir du logiciel open source Tsinghua Aide à l'utilisation du miroir Anaconda
Station miroir du logiciel open source Tsinghua Aide à l'utilisation du miroir pypi
Source miroir de l'Université chinoise des sciences et technologies