anaconda安装pytorch1.7.1和torchvision0.8.2的方法(亲测可用)

在进行深度学习开发时，安装PyTorch和Torchvision是必要的步骤。在Anaconda环境中安装PyTorch和Torchvision可以方便地管理Python环境和依赖项。本文将介绍如何在Anaconda环境中安装PyTorch 1.7.1和Torchvision 0.8.2，并提供两个示例。

步骤一：创建新的conda环境

首先，我们需要创建一个新的conda环境来安装PyTorch和Torchvision。可以使用以下命令创建一个名为pytorch_env的新环境：

conda create --name pytorch_env

步骤二：激活conda环境

创建环境后，需要激活该环境。使用以下命令激活pytorch_env环境：

conda activate pytorch_env

步骤三：安装PyTorch和Torchvision

在激活环境后，可以使用以下命令安装PyTorch和Torchvision：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -c pytorch

上面的命令将安装PyTorch 1.7.1、Torchvision 0.8.2和Torchaudio 0.7.2。-c pytorch参数指定从PyTorch的官方conda仓库中安装软件包。

示例一：使用PyTorch进行图像分类

下面是一个使用PyTorch进行图像分类的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 加载图像并进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image = transform(Image.open("image.jpg")).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(image)

# 打印预测结果
print(torch.argmax(output))

上面的代码使用PyTorch的预训练模型ResNet-18对一张图像进行分类，并输出预测结果。

示例二：使用Torchvision进行数据增强

下面是一个使用Torchvision进行增强的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

# 定义数据增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载数据集并应用数据增强
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                             download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32,
                                           shuffle=True, num_workers=4)

上面的代码使用Torchvision的数据增强函数对CIFAR-10数据集进行增强，并使用PyTorch的DataLoader函数加载数据。

总结

本文介绍了如何在Anaconda环境中安装PyTorch 1.7.1和Torchvision 0.8.2，并提供了两个示例。安装PyTorch和Torchvision可以方便地进行深度学习开发，并使用Torchvision的数据增强函数可以提高模型的性能。