關于Torch?torchvision?Python版本對應關系說明

更新時間：2022年05月11日 09:46:35 投稿：jingxian

這篇文章主要介紹了關于Torch?torchvision?Python版本對應關系說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

1. torch- torchvision- python版本對應關系

2. CUDA Toolkit 和PyTorch的對應關系

僅供參考

3. 安裝說明

3.1 用anaconda安裝pytorch

anaconda新建虛擬環(huán)境后，直接在pytorch官網(wǎng)官網(wǎng)鏈接找到“Install”按鈕。這里一鍵搞定torch，torchvision，cudatoolkit等等。

前提需要安裝好NVIDIA驅(qū)動。
不需要另外安裝CUDA（筆者在沒有單獨安裝CUDA情況下，成功運行了torch-gpu）。
和機器已經(jīng)裝好的CUDA不發(fā)生沖突。
anaconda會自動對應torch，torchvision，cudatoolkit等的版本。
這里一般下載最新的torch版本。

原因是anaconda將torch，torchvision，cudatoolkit等等都集成在虛擬環(huán)境里，統(tǒng)一管理依賴包。

如圖所示

有鏡像源的情況下，去掉末尾的“-c pytorch”會更快，否則經(jīng)常容易下載超時。conda下載超時時長可以設置。

conda config --show
conda config --set remote_connect_timeout_secs 40
conda config --set remote_read_timeout_secs 100

conda config --show		#查看conda設置
conda config --set 		#設置對應的參數(shù)

3.2 不用Anaconda來管理環(huán)境

仔細對照torch、torchvision、cuda之間的對應關系，還有NVIDIA和CUDA版本的關系。

3.3 對NVIDIA驅(qū)動的要求

和NVIDIA驅(qū)動直接關聯(lián)的是CUDA的版本。

如果安裝的是CUDA=10.0.130,那么在Windows系統(tǒng)要求NVIDIA驅(qū)動大于411.31,不需要嚴格等于411.31。

如果小于411.31，則會報錯顯示驅(qū)動版本過舊。

筆者是將NVIDIA驅(qū)動更新至最大456.38，正常使用。

3.4 下載 .whl 文件離線安裝

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

根據(jù)前面的對應關系，下載好適合你的版本的 torch 、torchvision。

cu102 # 表示CUDA=10.2
cp37 # 表示python=3.7
linux or win?

下載好后，用pip安裝，先cd 到下載的文件夾

pip install torch-1.7.0+cu101-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

測試GPU版本的torch是否安裝成功

(torch) D:\MyData\xiaCN\Desktop\Work\unbiased> python
Python 3.6.13 (default, Feb 19 2021, 05:17:09) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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