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Windows版pytorch,torch簡明安裝

使用 mce data 以管理員身份運行 href conda http www win

  pytorch是facebook開發的深度學習庫,其目標是想成為深度學習領域整合gpu加速的numpy。筆者研究的re-id領域最近有不少基於pytoch的代碼,跟進一下。因為編程時一直遠程到工作站上不太方便,本地開發用的是windows(筆記本對ubuntu的支持不佳),無奈pytoch目前還沒有對windows的官方支持(計劃0.4版本開始支持,目前是0.3.1),。所幸的是知乎用戶蒲嘉宸一直在提供適合windows的包。

  首先,我們根據自己的環境下載對應包:https://pan.baidu.com/s/1dF6ayLr#list/path=%2Fpytorch

1.註意這裏因為py3版本只支持3.5.3與3.6.2,如果電腦python版本不一致,使用anaconda新建一個名為py36的新環境

conda create -n py36 python=3.6 numpy pyyaml mkl

2.筆者安裝的是cuda 8.0與cudnn 6,所以在網盤中下載的版本為:

pytorch-0.3.1-py36_cuda80_cudnn6he774522_2.tar.bz2

3.下載成功後,首先激活py36,然後執行pytorch的安裝(以管理員身份運行cmd)

activate py36
conda install pytorch-0.3.1-py36_cuda80_cudnn6he774522_2.tar.bz2

4.不出意外即可安裝成功,繼續安裝torchvision,先下載torchvison

https://pypi.python.org/pypi/torchvision
筆者選擇的是目前最新的torchvision-0.2.0-py2.py3-none-any.whl

5.安裝tochvision

pip install torchvision-0.2.0-py2.py3-none-any.whl

6.測試,先將環境切換到py36

activate py36
python
>>> import torch
>>> import torchvision
>>> a=torch.rand(1,2)
>>> b=a.cuda()
>>> print(a,b) 0.5278 0.2514 [torch.FloatTensor of size 1x2] 0.5278 0.2514 [torch.cuda.FloatTensor of size 1x2 (GPU 0)]

  

詳細版請見:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672

https://github.com/peterjc123/pytorch-scripts

 

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