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一般我会去图形化界面CondaNavigator 安装所需要的库,然而没有找到torchtext。所以直接在Anaconda Prompt 使用pip install torchtext
进行安装,然而会导致一个很严重的问题:
如下,pytorchy与torchtext的版本是要一一对应的,就像cuda版本要与能加速的torch版本要对应一样。而当使用pip install torchtext
直接安装torchtext时,默认安装的是最新版本的torchtext 0.12.0,安装过程会检测pytorch版本,如果pytorch版本低于torchtext 0.12.0对应的1.11.0,就会自动先将pytorch更新到cpu版本的1.11.0。
用pip install torchtext
安装成功,查看torchtext 与torch版本:
torch.__version__
torchtext.__version__
1.11.0 cpu
0.12.0
这个时候,torch已经变成cpu版本了,因为我的cuda为10.1,在官网pytorch官网查询后得知最高能支持的加速版本为pytorch 1.8.1。而目前我的pytorch版本明显与cuda不对应,故而无法用gpu加速。
思路:电脑内置的显卡决定了我目前能支持gpu加速的最高torch版本(pytorch=1.8.1),所以这也决定了我能安装的最高torchtext版本为(torchtext=0.9.1)。这两个版本才是我真正需要安装的,相当于前面用pip install torchtext
把两个库的版本都搞错了,没办法,只能先都卸载了。
pip uninstall torch
pip uninstall torchtext
直接进入官网pytorch官网,然而发现下载界面没有我们所需要的版本,因为最低支持的cuda为10.2,而我的为10.1,只能安装以前版本,点击红色下划线。
然后直接ctrl+f,输入cuda 10.1 ,然后就能够看到自己目前所能支持的pytorch版本以及对应的安装命令,很方便。
直接复制安装命令
pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
打开anaconda prompt,运行复制的代码,成功。(需要关了梯子,不然报错)。
继续输入pip install torchtext == 0.9.1
,将对应版本的torchtext安装成功。
所以如果一开始就运行pip install torchtext == 0.9.1
这一步的话,什么事都不会有,主要是不知道 torchtext与torch版本需要对应,更不知道用pip install torchtext
安装 最新版本的torchtext会自动更新torch版本导致gpu加速失效。以此note记录本次安装torchtext的过程。
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