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PyTorch新手实操 安装

PyTorch简介

PyTorch 是一个基于 Python 的开源深度学习框架,由 Meta AI(原 Facebook AI)主导开发,以动态计算图(Define-by-Run)为核心,支持灵活构建和训练神经网络模型。其设计理念高度契合科研场景,尤其适合快速迭代与复杂模型开发。

优点一:简洁直观 —— 架构精简,封装层级少,避免冗余设计,开发者可直接调用底层功能,减少学习成本;
优点二:上手门槛极低 —— 仅需掌握 NumPy 和基础深度学习概念即可快速入门,无需复杂配置;
优点三:社区生态完善 —— 官方文档详尽,Meta AI 主导的论坛活跃度高,全球开发者贡献的开源项目(GitHub 上超 10 万+)持续扩展其应用边界;
优点四:调试体验卓越 —— 动态图机制支持逐行执行代码,配合 Python 原生调试工具(如 print/IDE 断点),可精准定位问题;
优点五:扩展性强劲 —— 拥有 TorchVision、TorchText 等成熟生态库,结合 Hugging Face、Detectron2 等第三方工具链,覆盖计算机视觉、NLP 等主流领域,成为学术界与工业界的首选框架。

https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch/tree/mainhttps://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch/tree/main

安装PyTorch

在安装PyTorch时,通常使用的是Anaconda/miniconda+Pytorch+ IDE 的流程。

Anaconda

安装Anaconda

登陆官网安装Anaconda

在开始页找到Anaconda Prompt,一般在Anaconda3的文件夹下,说明安装成功

创建虚拟环境

打开Anaconda Prompt

输入:

conda env list 

用于列出当前系统中所有通过 Conda 创建的虚拟环境,包括每个环境的名称、路径以及是否为当前激活的环境。

* 表示当前激活的环境。默认环境(base)通常位于 Conda 安装目录下。用户自定义环境存储在 envs/ 子目录中。

conda create -n pytorch202507 python=3.8
conda create -n env_name python==version 

将env_name 替换成你的环境的名称,version替换成对应的版本号,eg:3.8

创建之前可以先输入:

conda search python

用来查询 Conda 仓库中支持的 Python 版本

用conda离线下载,先换源,具体操作是,在虚拟环境里输入:

conda config --set show_channel_urls yes

用来生成一个.condarc文件,在C:\Users\User_name\.condarc路径下找到他,把文件里原有内容删除,换上:

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud 

 之后在conda里输入

conda clean -i

清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。

接下来可以输入以下代码检查换源是否成功:

conda config --show default_channels

默认源显示如上,即为成功

Get Started

PyTorchhttps://pytorch.org/ 登陆官网

Index of /anaconda/cloud/pytorch/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

通过上面下载地址,我们需要下载好对应版本的pytorch和 torchvision 包,然后打开Anaconda Prompt/Terminal中,进入我们安装的路径下

激活虚拟环境后,运行:

conda install --offline pytorch压缩包的全称(后缀都不能忘记)
conda install --offline torchvision压缩包的全称(后缀都不能忘记)

conda install --offline pytorch-2.1.1-py3.10_cuda12.1_cudnn8_0.tar.bz2

Downloading and Extracting Packages
############################################################################################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

conda install --offline torchvision-0.16.1-py310_cu121.tar.bz2

Downloading and Extracting Packages
############################################################################################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

检验

离线安装之后,进入虚拟环境,输入python

输入:

import torchtorch.cuda.is_available()

参考文章

https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch/tree/mainhttps://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch/tree/main

http://www.dtcms.com/a/285590.html

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