安装pytorch:
出现以下字样即为成功
前提:
假设你已经安装了Python 3.9版本,并且已经正确设置了Python的环境变量。如果你的系统中有多个Python版本,请使用对应的pip命令(例如pip3)来进行安装。
另外,确保该.whl文件是适用于你的系统架构(aarch64)和Python版本的。如果不确定,建议从官方渠道获取正确的torch安装文件。
法一:通过官网安装
1.进入pytorch官方网站获取安装指令
https://pytorch.org/
在官网主页根据你的系统和CUDA,python版本,选择conda安装方式。我的是
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7
其中11.7为cuda版本,如何查看cuda版本可看法二。
2.若失败:出现如下图
错误:Collecting package metadata (current_repodata.json): failed
解释:当你在使用conda命令时,如果遇到"Collecting package metadata (current_repodata.json): failed"错误提示,这可能是由于conda无法连接到其默认的元数据源导致的。
你可以尝试以下几种解决方法:
- 更新conda:运行以下命令来更新conda,并尝试再次安装软件包。
conda update conda
- 更换镜像源:可以尝试更换为其他镜像源来解决元数据获取问题。你可以选择使用清华大学提供的conda镜像源,使用以下命令进行设置:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes
然后再次运行安装命令。 - 检查网络连接:确保你的网络连接正常,并且没有任何防火墙或代理服务器阻止conda访问元数据源。
法二:通过pip安装
如何安装与cuda适配的torch?
1.在conda环境下,用**
nvidia-smi
**查看cuda版本
我的cuda版本是11.7
2.在这个官网查找torch版本:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
使用命令安装,我的是
# CUDA 11.0
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
3.若失败:出现如下图
解决方法:换源,同法一。
法三:通过软件安装包安装
1.在官网下载好软件安装包到本地
下载好安装包: 在 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载对应的版本
- cpu为cpu版本的,cu为cuda版本(gpu)
- cp为python的版本cp39m为python==3.9
- 注意区分win 和 linux
2.FileZilla客户端上传数据到服务器
1.在本地窗格选择要上传的项目
![](https://img-blog.csdnimg.cn/ce8e5ae05f184318bd4baedd5bbaf39b.png)
2.上传项目,选中项目右击,点击上传
![](https://img-blog.csdnimg.cn/5f4f51a7131d42bdbc4312d297b6cdd1.png)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/856a9191f6f3413891d5ac057e1426ef.png)
3. **上传成功**
![](https://img-blog.csdnimg.cn/89c6c96beef34aacba1707e0dae51c08.png)
3.安装
要在Linux系统上安装位于
/home/lihao/torch
目录下的
torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl
文件,可以使用以下命令:
pip install /home/lihao/torch/torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl
请确保你已经提供了正确的文件路径。该命令假设你已经安装了Python 3.9版本,并且已经正确设置了Python的环境变量。如果你的系统中有多个Python版本,请使用对应的pip命令(例如pip3)来进行安装。
另外,确保该
.whl
文件是适用于你的系统架构(aarch64)和Python版本的。如果不确定,建议从官方渠道获取正确的torch安装文件。
4.若出错:如下图
错误:ERROR: torch-1.7.1-cp39-cp39-linux_aarch64.whl is not a supported wheel on this platform.
解释:这意味着该whl文件不适用于你的系统架构(aarch64)或Python版本。
解决办法:
在这种情况下,你可能需要从其他来源获取适用于你的系统和Python版本的torch安装文件。你可以尝试以下方法:
- 使用其他适用于你的系统和Python版本的torch安装文件。例如,从官方torch网站或适用于你的Linux发行版的软件源中获取正确的安装文件。
- 如果你的系统是基于ARM架构的,可以尝试使用conda来安装torch。首先,确保你已经安装了conda。然后,创建一个新的conda环境,并尝试在该环境中安装torch。例如:
conda create -n myenv python=3.9conda activate myenvconda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cpuonly -c pytorch
这将创建一个名为"myenv"的conda环境,并在该环境中安装适用于ARM架构的torch。
请注意,确保你选择了适合你的系统和Python版本的正确安装文件,并按照官方文档或相关资源中提供的指南进行安装。
法五:更改账号下Login.sh
1.找出Login.sh所在路径
2.在服务器中./Login.sh 输入后,输入他人的账号密码,然后按上述法一或法二的方法下载
注:若上述方法都不行,试试翻墙再尝试一下
测试:
在环境下输入python然后测试,即在conda环境下输入python
输入:
import torch
import torchvision
torch.__version__
torchvision.__version__
torch.cuda.is_available()
若出现下图,则安装成功!
卸载torch和torchvision:
pip uninstall torch
pip uninstall torchvision
参考文章:Linux服务器安装anaconda并安装pytorch_linux anaconda安装pytorch_蓝雨飞扬7的博客-CSDN博客
FileZilla客户端的安装配置教程以及使用教程(超级详细)_filezilla使用教程_SoloVersion的博客-CSDN博客
深度学习环境配置——(Cuda11)windows下的torch==1.7.1环境配置_请让我按时毕业的博客-CSDN博客
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