安装Pytorch——CPU版本

安装Pytorch——CPU版本
- 1. 打开pytorch官网
- 2. 选择pip安装pytorch-cpu
- 3.复制安装命令
- 4. 在cmd命令窗口,进入你的虚拟环境
- 4.1 创建虚拟环境
- 4.2 进行安装
- 5. 安装成功
- 6. 进行测试——如下面步骤,如图
- 6.1 输入 python
- 6.2 输入 import torch
- 6.2 输入 `print (torch.__version__)`,显示版本号即表示安装成功
- 总结
1. 打开pytorch官网
网站: https://pytorch.org/
2. 选择pip安装pytorch-cpu

3.复制安装命令
pip3 install torch torchvision torchaudio
4. 在cmd命令窗口,进入你的虚拟环境
4.1 创建虚拟环境
创建虚拟环境的方式可以查看我的历史博客
创建虚拟环境的方式: 虚拟环境-请点击
4.2 进行安装
pip3 install torch torchvision torchaudio
这里是使用pip3还是pip请参考我的博客 pip 还是pip3
为了加速请使用清华镜像源 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5. 安装成功

6. 进行测试——如下面步骤,如图
6.1 输入 python
python
6.2 输入 import torch
import torch
6.2 输入 print (torch.__version__),显示版本号即表示安装成功
print (torch.__version__)

总结
在Python中,PyTorch库的重要性取决于你的项目需求和个人兴趣。PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了易于使用的API和强大的功能,使得构建和训练神经网络变得相对简单。因此,如果你打算从事深度学习或机器学习相关的项目,安装PyTorch库是很有必要的。
关于是否安装GPU版本的PyTorch,这取决于你的硬件条件和项目需求。GPU版本的PyTorch能够利用图形处理单元(GPU)的并行计算能力来加速神经网络的训练和推理过程。如果你的计算机配备了NVIDIA的GPU,并且你的项目需要处理大规模的数据集或需要更快的训练速度,那么安装GPU版本的PyTorch是很有优势的。
然而,如果你的计算机没有GPU,或者你的项目规模较小,对训练速度的要求不高,那么使用CPU版本的PyTorch就足够了。CPU版本的PyTorch可以在没有GPU的情况下正常运行,虽然训练速度可能较慢,但对于一些小型项目或原型开发来说已经足够。
需要注意的是,安装GPU版本的PyTorch需要确保你的计算机上安装了合适版本的CUDA和cuDNN库,这些库是PyTorch利用GPU进行计算所必需的。因此,在安装GPU版本的PyTorch之前,你需要先检查你的硬件和软件环境是否满足要求。
综上所述,PyTorch库在深度学习和机器学习项目中是很重要的,是否安装GPU版本取决于你的硬件条件和项目需求。如果你具备GPU并且需要加速训练过程,那么安装GPU版本是有优势的;否则,CPU版本就足够了。
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