pytorch慢到无法安装,该怎么办?

最近几天,后台几个小伙伴问我,无论pip还是conda安装pytorch都太慢了,都是安装官方文档去做的,就是超时装不上,无法开展下一步,卡脖子的感觉太不好受。

这些小伙伴按照pytorch官档提示,选择好后,

完整复制上面命令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch到cmd中,系统是windows.

接下来界面提示,conda需要安装的包,选择y,继续安装,但是接下来发现进度条几乎一动不动。

反复尝试,就是这样,有些无奈,还感叹怎么深度学习的路一开始就TMD的这么难!

2 这样能正常安装

无论是安装cpu版还是cuda版,网上关于这些的参考资料太多了,无非就是cuda硬件和cuda开发包的版本要对应,python版本要对应等,这些bee君觉得都不是事。

就像几位读者朋友遇到的问题,关键还是如何解决慢到无法装的问题。

最有效方法是添加镜像源,常见的清华或中科大。

先查看是否已经安装相关镜像源,windows系统在cmd窗口中执行命令:

conda config --show

bee君这里显示:

  1. channels:
  2. - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  3. - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  4. - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  5. - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  6. - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  7. - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  8. - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

说明已经安装好清华的镜像源。如果没有安装,请参考下面命令安装源:

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

依次安装上面所有的源。

并设置搜索时显示通道地址,执行下面命令:

conda config --set show_channel_urls yes

3 最关键一步

有的读者问我,他们已经都安装好镜像源,但是为什么安装还是龟速?问他们,是用哪个命令,他们回复:conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

好吧,执行上面命令,因为命令最后是-c pytorch,所以默认还是从conda源下载,新安装的清华等源没有用上。

正确命令:conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1,也就是去掉-c pytorch

并且在安装时,也能看到使用了清华源。并且安装速度直线提升,顺利done

4 测试是否安装成功

结合官档,执行下面代码,torch.cuda.is_available()返回True,说明安装cuda成功。

  1. In [1]: import torch
  2. In [2]: torch.cuda
  3. Out[2]: <module 'torch.cuda' from 'D:\\Programs\\anaconda\\lib\\site-packages\\torch\\cuda\\__init__.py'>
  4. In [3]: torch.cuda.is_available()
  5. Out[3]: True
  6. In [4]: from __future__ import print_function
  7. In [5]: x = torch.rand(5,3)
  8. In [6]: print(x)
  9. tensor([[0.0604, 0.1135, 0.2656],
  10. [0.5353, 0.9246, 0.3004],
  11. [0.4872, 0.9592, 0.2215],
  12. [0.2598, 0.5031, 0.6093],
  13. [0.2986, 0.1599, 0.5862]])

这篇文章主要讨论安装pytorch慢到不能装的问题及方案,希望对读者朋友们有帮助。

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深度学习被高频引用的41篇论文下载

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