Anaconda配置各版本Pytorch的完成

发布时间：2021-11-18 12:54 所属栏目：13 来源：互联网

导读：目录 1. 前言2. 配置镜像源3. pytorch，torchvision，python 版本对应4. 创建并进入虚拟环境5. Pytorch 0.4.16. Pytorch 1.0.07. Pytorch 1.0.18. Pytorch 1.1.09. Pytorch 1.2.010. Pytorch 1.4.011. Pytorch 1.5.012. Pytorch 1.5.113. Pytorch 1.6.014. Py

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1. 前言2. 配置镜像源3. pytorch，torchvision，python 版本对应4. 创建并进入虚拟环境5. Pytorch 0.4.16. Pytorch 1.0.07. Pytorch 1.0.18. Pytorch 1.1.09. Pytorch 1.2.010. Pytorch 1.4.011. Pytorch 1.5.012. Pytorch 1.5.113. Pytorch 1.6.014. Pytorch 1.7.015. Pytorch 1.7.116. Pytorch 1.8.017. Pytorch 1.9.018. 测试是否安装成功
1. 前言
利用 Anaconda 配置 Pytorch 深度学习环境时利用官网链接给出的安装指令安装会很慢，而且经常报错，为此整理目前全版本 pytorch 深度学习环境配置指令，以下指令适用 Windows 操作系统，在 Anaconda Prompt 中运行。

2. 配置镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
3. pytorch，torchvision，python 版本对应
pytorch，torchvision，python 三者的对应关系来源于 pytorch 官方 github，链接：https://github.com/pytorch/vision#installation

在这里插入图片描述

4. 创建并进入虚拟环境
创建一个虚拟环境，其中 pt 是自定义虚拟环境名称，另外根据踩坑经验 python 3.6.5 版本可以适配所有版本的 pytorch，建议创建环境时 python 解释器版本选择 3.6.5 版本。

conda create -n pt python=3.6.5
随后点击 y 同意安装，等待一会进入虚拟环境。

activate pt
5. Pytorch 0.4.1
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda90 # CUDA 9.0
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda92 # CUDA 9.2
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda80 # CUDA 8.0
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda75 # CUDA 7.5
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cpuonly # CPU 版本
6. Pytorch 1.0.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 # CUDA 10.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 # CUDA 9.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 # CUDA 8.0
conda install pytorch-cpu==1.0.0 torchvision-cpu==0.2.1 cpuonly # CPU 版本
7. Pytorch 1.0.1
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0 # CUDA 9.0
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0
conda install pytorch-cpu==1.0.1 torchvision-cpu==0.2.2 cpuonly # CPU 版本
8. Pytorch 1.1.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 # CUDA 9.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0
conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly # CPU O版本
9. Pytorch 1.2.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly # CPU 版本
10. Pytorch 1.4.0
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly # CPU 版本
11. Pytorch 1.5.0
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly # CPU 版本
12. Pytorch 1.5.1
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cpuonly # CPU 版本
13. Pytorch 1.6.0
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly # CPU 版本
14. Pytorch 1.7.0
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=11.0 # CUDA 11.0
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cpuonly # CPU 版本

（编辑：ASP站长网）