如何搭建pytorch环境的方法步骤

下面是“如何搭建PyTorch环境的方法步骤”的完整攻略：

硬件和软件要求

首先，我们需要确定自己的硬件和软件要求，PyTorch对于不同类型的计算机系统都有不同的要求。

硬件要求：

• CPU：PyTorch可以在大多数CPU上运行，但是如果希望获得更好的性能，推荐使用具有AVX指令集的CPU。
• GPU：如果使用GPU加速，需要具备支持CUDA的Nvidia GPU。

软件要求：

• 操作系统：PyTorch支持Windows、MacOS和Linux操作系统。
• Python版本：PyTorch需要Python 3及以上版本。
• CUDA版本：如果需要GPU加速，需要安装适配的Nvidia CUDA。

安装Anaconda

由于PyTorch的环境配置比较繁琐，所以我们可以使用Anaconda进行安装和管理。以下是安装步骤：

1. 下载安装Anaconda，可以从官网下载https://www.anaconda.com/products/individual。
2. 根据自己的操作系统选择对应的版本进行下载。
3. 执行安装程序，按照指引进行安装。

创建虚拟环境

Anaconda提供了虚拟环境的创建和管理，可以帮助我们避免安装和配置多个版本的Python、库文件等问题。以下是创建虚拟环境的步骤：

1. 在终端或AnacondaPrompt中执行以下命令：

conda create --name 环境名称 python=3.x

其中“环境名称”可以根据自己的需要改变，3.x表示安装的Python版本。

1. 执行以下命令激活虚拟环境：

conda activate 环境名称

这样我们就可以在该虚拟环境中操作了。

安装PyTorch和相关依赖

1. 选择合适的PyTorch版本，可以在官网https://pytorch.org/查找。选择自己的系统、Python版本、CUDA版本等可以自动匹配适合的版本。
2. 在AnacondaPrompt中激活虚拟环境，并执行以下命令安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

其中“xx.x”根据实际的CUDA版本进行替换。
3. 安装其他相关依赖：

conda install numpy matplotlib jupyter notebook

这里安装的是一些常用的Python库。

测试

最后，我们可以开启Jupyter Notebook测试是否安装成功：

jupyter notebook

在文件菜单中创建一个新的Notebook，输入以下代码：

import torch

x = torch.Tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print(x)

运行代码后，如果没有报错，并可以正确输出张量，则证明PyTorch环境已经搭建成功。

示例

以下是两个示例：

示例1：安装PyTorch CPU版本

我们假设当前系统为Windows，并已经安装了Anaconda。

1. 打开AnacondaPrompt。
2. 输入以下命令创建Python 3.6版本的虚拟环境：

conda create --name py36 python=3.6

1. 激活该虚拟环境：

conda activate py36

1. 在官网（https://pytorch.org/）找到合适的PyTorch版本，并选择CPU版本进行安装，比如：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

1. 测试安装是否成功。

示例2：安装PyTorch GPU版本

我们假设当前系统为Windows，并已经安装了Anaconda和CUDA。

1. 打开AnacondaPrompt。
2. 输入以下命令创建Python 3.6版本的虚拟环境：

conda create --name py36_gpu python=3.6

1. 激活该虚拟环境：

conda activate py36_gpu

1. 在官网（https://pytorch.org/）找到合适的PyTorch版本，并选择支持CUDA版本进行安装，比如：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

这里假设已经安装了CUDA 10.1。

1. 测试安装是否成功。