PyTorch的安装非常简单。前提是你安装了Anaconda。
进入PyTorch的首页,你可以看到:

你可以根据你的系统情况自主配置,下边的编辑框里就会出现可以Anaconda Prompt里运行的安装命令。
比如:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

如果你的安装过慢的话,可以增加的清华的PyTorch的镜像:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

然后安装时去掉之前命令中的 -c pytorch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

安装好了之后,可以启动Anaconda,打开Jupyter Notebook。写入

import torch
print(torch.cuda.is_available())

运行,如果不报错,那么恭喜你,安装成功了。如果你安装的是cuda版本,并且你电脑上的显卡驱动和cuda版本匹配,你应该看到是True。如果是false可能是你显卡驱动版本和cuda版本不一致。

2 对 “PyTorch之零:安装”的想法;

    1. PyTorch发展趋势最好,最新研究成果一般都是基于PyTorch发布的,工业落地有些弱,但是也在迎头赶上。TensorFlow有Google这个好爸爸,工业落地是强项。目前企业应用较多。个人看好PyTorch。Keras已经被整合到TensorFlow,可以认为是TensorFlow的高级API。个人看好PyTorch。

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