Lubuntu安装Pytorch

PyTorch官方对于PyTorch的定位为：

  • 一个使用GPU加速的numpy替换库
  • 一个深度学习研究平台，提高最大灵活度和速度

具体点来讲， PyTorch是一个Python包，是Torch在Python上的衍生，原先的Torch是用Lua语言写的，虽然效率高，但是普及度不够，社区不够大，改成Python后，受众范围广泛了许多。并且有FaceBook这样的巨头支持，具有很好的发展前景。

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安装

由于Lubuntu是基于Ubuntu衍生而来，因此安装过程可以参照Ubuntu下安装Pytorch的过程，一般有三种方式：基于conda安装；基于pip文件安装；基于源码编译。

基于conda安装

1. 安装conda命令(Anaconda或者Miniconda)

  • Anaconda包括包管理器和很多常用package,因此如果很多库你都还没有安装,直接安装Anaconda是不错的办法.

  • 反之,如果很多依赖package你都安装好了,那么你安装miniconda 就好,也就是仅仅安装一个package管理器.

通常Anaconda的安装包都是.sh格式,假设是filename.sh,那么安装是在前面采用sh命令就可以进行安装了

sh filename.sh

2.修改conda镜像源

在终端中运行以下命令修改镜像源,可以明显加速安装.

# 优先使用清华conda镜像
conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# 也可选用科大conda镜像
conda config --prepend channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

要查看镜像源是否安装成功的话,建议终端中运行以下命令:

conda config --set show_channel_urls yes

会生成一个~/.condarc文件,运行cat命令查看文件内容

cat ~/.condarc

显示内容为：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

3. 安装Pytorch

我安装的方法是conda+python3.6+CPU,所以安装命令如下:

conda install pytorch-cpu torchvision -c pytorch

基于pip文件安装

1. 配置镜像源

请参考博文Ubuntu16.10下配置pip国内镜像源加速安装. 
这一步是为加速安装torch vision进行的.

2. 下载.whl安装文件

(1)速度慢但是版本最全： 
可以按pytorch安装指南的网址，如： 
http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.3.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl直接下载.whl文件，具体网址请在pytorch官网查询． 
(2)速度快但是版本可能不全： 
从pypi官网 https://pypi.python.org/packages下载需要的.whl文件 
也可以从以下的pypi国内的镜像源网站中下载相应的.whl文件: 
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ (推荐) 
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 

3. 安装pytorch

用pip install .whl文件即可

pip install torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
pip install torchvision

基于源码编译

pytorch在github上的地址

1.首先安装各种依赖

export CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../" # [anaconda root directory]

# Install basic dependencies
conda install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing
conda install -c mingfeima mkldnn

# Add LAPACK support for the GPU
conda install -c pytorch magma-cuda80 # or magma-cuda90 if CUDA 9

2.git代码

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch

3. 安装pytorch

python setup.py install

整个安装过程会很漫长，请耐心等待。。。

 

测试

在终端中按以下顺序运行命令:

Python
import torch

 

 

 

参考链接：

https://blog.csdn.net/yucicheung/article/details/79094657

 https://github.com/pytorch/pytorch#binaries