在Windows下安装配置CPU版的PyTorch的方法

在Windows下安装配置CPU版的PyTorch的方法

在本文中,我们将介绍如何在Windows操作系统下安装和配置CPU版的PyTorch。我们将提供两个示例,一个是使用pip安装,另一个是使用Anaconda安装。

示例1:使用pip安装

以下是使用pip安装CPU版PyTorch的示例代码:

  1. 打开命令提示符或PowerShell窗口。
  2. 输入以下命令来安装PyTorch:
pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==0.9.1+cpu torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
  1. 等待安装完成。

示例2:使用Anaconda安装

以下是使用Anaconda安装CPU版PyTorch的示例代码:

  1. 打开Anaconda Navigator。
  2. 在左侧菜单中,选择“Environments”。
  3. 在右侧窗格中,选择“Create”。
  4. 输入环境名称并选择Python版本。
  5. 点击“Create”按钮创建新环境。
  6. 在新环境中,选择“Not Installed”并搜索“pytorch”。
  7. 选择所需的PyTorch版本并安装。

注意:如果您使用的是较旧的版本的Anaconda,则可能需要在命令提示符或PowerShell窗口中使用conda命令来安装PyTorch。

总结

在本文中,我们介绍了如何在Windows操作系统下安装和配置CPU版的PyTorch,并提供了两个示例说明。这些技术对于在没有GPU的计算机上使用PyTorch非常有用。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:在Windows下安装配置CPU版的PyTorch的方法 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月16日
下一篇 2023年5月16日

相关文章

  • pytorch 液态算法实现瘦脸效果

    PyTorch液态算法实现瘦脸效果的完整攻略 1. 什么是液态算法 液态算法是一种基于物理仿真的图像处理技术,它可以模拟物质的流动和变形,从而实现对图像的变形和特效处理。在瘦脸效果中,液态算法可以模拟面部肌肉的收缩和拉伸,从而实现对面部轮廓的调整。 2. 安装必要的库 在使用液态算法之前,需要安装以下库: PyTorch NumPy OpenCV Matpl…

    PyTorch 2023年5月15日
    00
  • Pytorch统计参数网络参数数量方式

    PyTorch统计参数:网络参数数量方式 在深度学习中,了解模型的参数数量是非常重要的。在PyTorch中,我们可以使用torchsummary模块来统计模型的参数数量。本文将介绍两种不同的方式来统计模型的参数数量。 1. 使用torchsummary模块 torchsummary模块是一个用于打印PyTorch模型摘要的工具。它可以打印出模型的输入形状、输…

    PyTorch 2023年5月15日
    00
  • 在pytorch 官网下载VGG很慢甚至错误

    解决办法 断开wifi,连接手机热点        额外补充 https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 几乎所有的常用预训练模型都在这里面 总结下各种模型的下载地址: Resnet: model_urls = { ‘resnet18’: ‘https://download…

    2023年4月8日
    00
  • Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子

    在深度学习中,我们通常需要计算模型的准确率、误判率和召回率等指标,以评估模型的性能。在PyTorch中,我们可以使用混淆矩阵来计算这些指标。下面是两个示例,分别演示如何计算准确率、误判率和召回率。 示例1:计算准确率、误判率和召回率 在这个示例中,我们将使用PyTorch计算一个二分类模型的准确率、误判率和召回率。具体来说,我们将使用一个名为BinaryCl…

    PyTorch 2023年5月15日
    00
  • python pytorch numpy DNN 线性回归模型

    1、直接奉献代码,后期有入门更新,之前一直在学的是TensorFlow, import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_data = np…

    2023年4月8日
    00
  • pytorch模型存储的2种实现方法

    在PyTorch中,我们可以使用两种方法来存储模型:state_dict和torch.save。以下是两个示例说明。 示例1:使用state_dict存储模型 import torch import torch.nn as nn # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self)…

    PyTorch 2023年5月16日
    00
  • 3、pytorch实现最基础的MLP网络

    %matplotlib inline import numpy as np import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt d = 1 n = 200 X = torch.rand(n,d) #200*1, batch * feature_dim #y = 3*torch.s…

    PyTorch 2023年4月7日
    00
  • 2层感知机(神经网络)实现非线性回归(非线性拟合)【pytorch】

    import torch import numpy import random from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,…

    2023年4月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部